Bu hatayla ilgili birden fazla yazı okudum, ancak hala anlayamıyorum. Fonksiyonum boyunca döngü yapmaya çalıştığımda:
def fix_Plan(location):
letters_only = re.sub("[^a-zA-Z]", # Search for all non-letters
" ", # Replace all non-letters with spaces
location) # Column and row to search
words = letters_only.lower().split()
stops = set(stopwords.words("english"))
meaningful_words = [w for w in words if not w in stops]
return (" ".join(meaningful_words))
col_Plan = fix_Plan(train["Plan"][0])
num_responses = train["Plan"].size
clean_Plan_responses = []
for i in range(0,num_responses):
clean_Plan_responses.append(fix_Plan(train["Plan"][i]))
İşte hata:
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/xxxxx/PycharmProjects/tronc/tronc2.py", line 48, in <module>
clean_Plan_responses.append(fix_Plan(train["Plan"][i]))
File "C:/Users/xxxxx/PycharmProjects/tronc/tronc2.py", line 22, in fix_Plan
location) # Column and row to search
File "C:\Users\xxxxx\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\re.py", line 191, in sub
return _compile(pattern, flags).sub(repl, string, count)
TypeError: expected string or bytes-like object
Yorumlarda belirttiğiniz gibi, bazı değerler string değil float olarak görünmektedir. Bunu re.sub
a aktarmadan önce string olarak değiştirmeniz gerekecektir. En basit yol re.sub
kullanırken location
değerini str(location)
olarak değiştirmektir. Zaten bir str
olsa bile bunu yapmaktan zarar gelmez.
letters_only = re.sub("[^a-zA-Z]", # Search for all non-letters
" ", # Replace all non-letters with spaces
str(location))
Sanırım re.match() fonksiyonunu kullanmak daha iyi olacaktır. işte size yardımcı olabilecek bir örnek.
import re
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.download('punkt')
sentences = word_tokenize("I love to learn NLP \n 'a :(")
#for i in range(len(sentences)):
sentences = [word.lower() for word in sentences if re.match('^[a-zA-Z]+', word)]
sentences