<p>假设<code>df</code>中的数据是字符串列表,我将这样做。你知道吗</p>
<pre><code>n_negative = df['negative_keywords'].apply(len)
n_positive = df['positive_keywords'].apply(len)
df['keyword_category'] = 'neutral'
df.loc[n_negative > 0, 'keyword_category'] = 'negative'
df.loc[n_positive > 0, 'keyword_category'] = 'positive' # May over-write negatives
</code></pre>
<p>输出:</p>
<pre><code>>>> df
Tweets negative_keywords positive_keywords keyword_category
0 Şanlıurfa'da DAEŞ ile [] [] neutral
1 Hacettepe Üni. Araştırması [] [] neutral
2 Kadına şiddetin suç olduğu [suç] [] negative
3 Suriyeli'lerin fal bakabilme [] [] neutral
4 Hastaneye git Suriyeli. PTT ye [] [kardeşi] positive
</code></pre>
<p>您可能需要考虑的另一种选择是:</p>
<pre><code>n_negative = df['negative_keywords'].apply(len)
n_positive = df['positive_keywords'].apply(len)
df['keyword_category'] = 'neutral'
df.loc[n_negative > n_positive, 'keyword_category'] = 'negative'
df.loc[n_positive > n_negative, 'keyword_category'] = 'positive'
</code></pre>