python-3.x - DataFrame - 删除 'word' 列中包含停用词或数字的行

Question

我的数据框有两列(单词，并计算这些单词的数量)，按计数排序:

    Word            Count
0   the             5337
1   boy             895
2   who             5891
3   lived           3150
4   mr              3443
... ... ...
6049    manner      3256
6050    holiday     2702
6051    347         276
6052    spreading   4937
6053    348         277

我想要的是删除停用词和数字(如“347”和“348”)。例如在示例中，删除行 0、2、6051、6053('the'、'who'、'347'、'348')。

这就是我创建 DataFrame 的方式:

count_words_dict = {'the': 5337, 'boy': 895, 'who': 5891, 'lived': 3150, 'mr': 3443, 'and': 462, 'mrs': 3444, 'dursley': 1797, 'of': 3618, 'number': 3599, 'four': 2240, 'privet': 4007, 'drive': 1749, 'were': 5842, 'proud': 4034, 'to': 5431, 'say': 4397, 'that': 5336, 'they': 5346}
df = pd.DataFrame(list(count_words_dict.items()), columns = ['Word','Count'])
df.sort_values(by=['Count'], ascending=False)
df.reset_index(drop=True)

我也得到了停用词:

!pip install nltk
import nltk
nltk.download("stopwords")

from nltk.corpus import stopwords
stops =  set(stopwords.words('english'))

但是如何从 DataFrame 中删除这些停用词(最好是数字)？

我在 this blog post 看到的他们设法从特朗普的推文数据集中删除了停用词，但我没有设法让他的代码在我的数据集上工作。这是他的代码:

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from nltk.corpus import stopwords
stops =  set(stopwords.words('english')+['com'])
co = CountVectorizer(stop_words=stops)
counts = co.fit_transform(data.Tweet_Text)
pd.DataFrame(counts.sum(axis=0),columns=co.get_feature_names()).T.sort_values(0,ascending=False).head(50)

Answer 1

使用 pandas.Series.isin 与 pandas.Series.str.isnumeric 首先从 stopwords 中删除匹配的词列出然后从 Word 中排除数值柱子:

count_words_dict = {'the': 5337, 'boy': 895, 'who': 5891, 'lived': 3150, 'mr': 3443, 'and': 462, 'mrs': 3444, 'dursley': 1797, 
                    'of': 3618, 'number': 3599, 'four': 2240, 'privet': 4007, 'drive': 1749, 'were': 5842, 'proud': 4034, 
                    'to': 5431, 'say': 4397, 'that': 5336, 'they': 5346, '345':200, '555':1000}

df = pd.DataFrame(list(count_words_dict.items()), columns = ['Word','Count'])
df.sort_values(by=['Count'], ascending=False)
df.reset_index(drop=True)

from nltk.corpus import stopwords
stops =  list(stopwords.words('english'))
df = df[~df['Word'].isin(stops)]
df = df[~df['Word'].str.isnumeric()]