如何在数据帧的行中将每个句子标记为单个单词并平均句子中每个单词的极性？

Question

我有一个如下所示的df：

       text
0   Thanks, I’ll have a read!
1   Am I too late

如何将TextBlob标记化应用于句子中的每个单词，并平均每个句子中每个单词的极性得分？

例如，我可以使用一个变量中的单个句子来完成此操作：

from textblob import TextBlob
import import statistics as s

#tokenize word in sentence
a = TextBlob("""Thanks, I'll have a read!""")
print a.words

    WordList(['Thanks', 'I', "'ll", 'have', 'a', 'read'])

#get polarity of every word
    for i in a.words:
        print( a.sentiment.polarity)

    0.25
    0.25
    0.25
    0.25
    0.25
    0.25


#calculating the mean of the scores
c=[]
for i in a.words: 
    c.append(a.sentiment.polarity)
    d = s.mean(c)
    print (d)

0.25

如何将a.words应用于句子的数据帧列的每一行？

新df：

      text                        score
0   Thanks, I’ll have a read!      0.25
1   Am I too late                  0.24

我想来的壁橱是，我可以使用数据框上的此函数来获得每个句子的极性：

def sentiment_calc(text):
    try:
        return TextBlob(text).sentiment.polarity
    except:
        return None

df_sentences['sentiment'] = df_sentences['text'].apply(sentiment_calc)

先谢谢您。