Question

对于当前项目，我想遍历Pandas DataFrame中定义为common_words的单词对列表。

但是，在致电for word in common_words:时，我收到错误消息TypeError: 'NoneType' object is not iterable。我已经检查了解决此问题的可能方法，但尚未找到任何解决方案。

是否有任何智能调整可进行此操作？

相应的代码部分如下所示：

# Open the file to write to
with open('sp500-1.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)

    # Write headers
    writer.writerow(["Section", "TFI"])

    # Loop over the JSON objects
    for i in ['txt_pro','txt_con','txt_adviceMgmt','txt_main']:

        # Loop over the common words inside the JSON object
        common_words = get_top_n_bigram_Group2(df[i], 500)
        for word in common_words:

            # Print and write row.
            print(df2)
            writer.writerow([df2])

get_top_n_bigram_Group2的定义如下：

def get_top_n_bigram_Group2(corpus, n=None):
    # settings that you use for count vectorizer will go here
    tfidf_vectorizer=TfidfVectorizer(ngram_range=(2, 2), stop_words='english', use_idf=True).fit(corpus)

    # just send in all your docs here
    tfidf_vectorizer_vectors=tfidf_vectorizer.fit_transform(corpus)

    # get the first vector out (for the first document)
    first_vector_tfidfvectorizer=tfidf_vectorizer_vectors[0]

    # place tf-idf values in a pandas data frame
    df1 = pd.DataFrame(first_vector_tfidfvectorizer.T.todense(), index=tfidf_vectorizer.get_feature_names(), columns=["tfidf"])
    df2 = df1.sort_values(by=["tfidf"],ascending=False)

    print(df2)

Answer 1

此函数不返回任何内容，

# Loop over the common words inside the JSON object
common_words = get_top_n_bigram_Group2(df[i], 500)

如果您熟悉C，C＃，C ++或Java之类的其他语言，则就像在函数之前使用void关键字一样， get_top_n_bigram_Group2（）在其他语言中返回null或null，但是python使用None和Error

TypeError：“ NoneType”对象不可迭代

告诉您它不是像字符串，列表，字典或元组那样的迭代器，因此您不能为它们使用索引，或者在这种情况下不能用于循环。

熊猫-TypeError：“ NoneType”对象不可迭代

1 个答案: