将列表格式化为 CSV 的列

Question

我正在尝试将计算列表用作现有 csv 中的 2 个附加列，但是我很难将它们准备为 2 个列。

MWE：

import pandas as pd
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, pipeline

df = pd.read_csv('original.csv')
dtype_before = type(df["text"])
text_list = df["text"].tolist()
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("daigo/bert-base-japanese-sentiment")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("daigo/bert-base-japanese-sentiment")
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis",model=model, tokenizer=tokenizer)
list(map(sentiment_analyzer, text_list))

打印列表将导致：

[[{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.7804045081138611}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9542087912559509}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8557115793228149}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9135494232177734}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.86244797706604}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.8266600370407104}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9198371767997742}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9033421874046326}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.7705154418945312}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8205435872077942}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8045720458030701}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.5160148739814758}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8745550513267517}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.941367506980896}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.899341344833374}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9200822710990906}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.6254457235336304}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8494048714637756}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.6723847389221191}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9329613447189331}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9084392786026001}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.7804917693138123}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.6737139225006104}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.5254362225532532}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.7653219103813171}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.7342881560325623}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8476402163505554}]]

我想实现，将 'label' 作为一列 header 并将 'score' 作为第二列 header，这样最后的 2 列看起来有点像像这样：

label         column
ポジティブ      0.7804045081138611
ポジティブ      0.9542087912559509
ポジティブ      0.8557115793228149
...
ネガティブ      0.5160148739814758

我想一旦我实现了这一点，我就可以使用 pandas 将这些列添加到 csv 中，对吗？所以添加：

import csv
import re
import pandas as pd
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, pipeline
 df = pd.read_csv('original.csv')
    dtype_before = type(df["text"])
    text_list = df["text"].tolist()
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("daigo/bert-base-japanese-sentiment")
    model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("daigo/bert-base-japanese-sentiment")
    sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis",model=model, tokenizer=tokenizer)
    list(map(sentiment_analyzer, text_list))
<some magic to prepare results to a proper list>

df['label','score'] = <some magic to prepare results to a proper list>
df.to_csv("filepath.csv", index=False)

Answer 1

可以试试吗;

label_score_flat = [dc for ls in map(sentiment_analyzer, text_list) for dc in ls]

df['label'] = [dc['label'] for dc in label_score_flat ]
df['score'] = [dc['score'] for dc in label_score_flat ]

 
df.to_csv("filepath.csv", index=False)

我还没有测试过所以可能有错误

Answer 2

请试试这个，如果有帮助的话：

import pandas as pd

x = [[{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.7804045081138611}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9542087912559509}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8557115793228149}],
     [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9135494232177734}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.86244797706604}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.8266600370407104}],
     [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9198371767997742}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9033421874046326}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.7705154418945312}],
     [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8205435872077942}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8045720458030701}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.5160148739814758}],
     [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8745550513267517}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.941367506980896}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.899341344833374}],
     [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9200822710990906}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.6254457235336304}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8494048714637756}],
     [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.6723847389221191}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9329613447189331}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9084392786026001}],
     [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.7804917693138123}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.6737139225006104}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.5254362225532532}],
     [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.7653219103813171}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.7342881560325623}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8476402163505554}]]

_label_vals = [_v for _ in x for _k, _v in _[0].items() if _k == 'label']
_score_vals = [_v for _ in x for _k, _v in _[0].items() if _k == 'score']

df1 = pd.DataFrame(list(zip(_label_vals, _score_vals)))
df1.columns = ['label', 'score']
print(df1)
df1.to_csv('Whosebug.csv', index=False)

将列表格式化为 CSV 的列

Formatting List to Columns for CSV

python

dataframe

export-to-csv

pandas