Question

我有一个dataframe列，其中包含文本数据。它很少有带有重复字母的单词。我想找到所有这些单词，然后将这些单词作为关键字存储在字典中，并将其正确的拼写作为字典中的值存储，然后将数据框中的单词替换为其字典中的值。例如，如果我的数据框中包含-

id   text
1     Hiiiiiii
2     Good morninggggggg
3     See you soooonnnn

1）我需要在数据框列中找到这样的单词 2）将这些单词存储在字典中{Hiiiiiii：嗨，Morninggggggg：早晨，soooonnnn：很快} 3）然后将数据框中的这些单词替换为字典中的值 4）最终输出应类似于-

id   text
1     Hi
2     Good morning
3     See you soon

Answer 1

以下功能报告带有重复的单词。请记住，split()在识别单词方面通常做得很平庸。您可能希望将其替换为nltk.word_tokenize()。

import re
def find_bad(sent):
    return [w for w in sent.split() 
            if re.search(r'(:?\w)\1\1', w, re.I)]

将该函数应用于数据框中的每个句子并收集结果：

bad_words = df['text'].apply(find_bad).sum()
# ['Hiiiiiii', 'morninggggggg', 'soooonnnn']

我将跳过字典构建部分，因为它是（a）琐碎的，而（b）需要用户交互。假设字典名称为corrections。现在，您可以使用词典来修复您的文本了：

df['text'] = df['text'].replace(corrections, regex=True)

同样，请记住replace区分大小写。您可能需要将所有文本转换为小写，然后再进行进一步处理。