如何在句子的熊猫列中使用自动更正
问题内容：
我有一列句子，我像这样拆分
df['ColTest'] = df['ColTest'].str.lower().str.split()
我想做的是遍历每个句子中的每个单词并应用autocorrect.spell（）
for i in df['ColTest']:
for j in i:
df['ColTest'][i][j].replace(at.spell(j))
这引发了一个错误
AttributeError：“ float”对象没有属性“ replace”
自动拼写
DataFrame看起来像
ColTest
This is some test string
that might contain a finger
but this string might contain a toe
and this hass a spel error
我的专栏中没有数字…有什么想法吗？
问题答案：
使用自动更正库，您需要遍历数据框的行，然后遍历给定行中的单词以应用该spell方法。这是一个工作示例：
from autocorrect import spell
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(["and this hass a spel error"], columns=["colTest"])
df.colTest.apply(lambda x: " ".join([spell(i) for i in x.split()]))
同样，正如@jpp在下面的注释中建议的那样，我们可以避免使用lambda以下方法：
df["colTest"] = [' '.join([spell(i) for i in x.split()]) for x in df['colTest']]
输入内容如下所示：
colTest
0 and this hass a spel error
输出：
0 and this has a spell error
Name: colTest, dtype: object
