在期望的原始文本文件中迭代，收到字符串对象

Question

我正在尝试构建this link.中提到的朴素贝叶斯分类器 参考该行

X_new_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_new_counts)

在Training the Classifier小标题下，我的代码中有一条类似的行X_new_counts = count_vect.transform(input.plot_movie)，它应该将迭代作为转换函数的输入。 input是来自DataFrame的记录，类型为pd.Series，并包含以下条目，我发送input.plot_movie作为转换函数的输入：

但是，我收到以下错误：Iterable over raw text documents expected, string object received

如何修复此错误？我还提到this回答，其中该人说s是可迭代的，因为它被分配了一个字符串。我还遇到this link遇到TypeError: 'String' object is not iterable的地方。我在这里错过了什么吗？这些链接似乎相互矛盾。

修改 我刚刚意识到input.plot_movie的类型是unicode，并决定将其转换为字符串。我再次遇到同样的错误。

Answer 1

这个问题的解决方案是因为input只是一个String，但是需要的是一个包含单个元素的列表（或者一个可迭代的）（它本身就是String本身）。

可以通过添加以下行来删除错误：

input=[input]

之前

X_new_counts = count_vect.transform(input.plot_movie)

Answer 2

输入应该在方括号中。

input = ["input"]

cv = CountVectorizer()

cv.fit(input)