python AttributeError： 'str'オブジェクトには、パンダデータフレームのオブジェクトの属性がありません。

Question

新しいオブジェクトに必要な値を含む、作成したデータフレームオブジェクトの一部を割り当てたいとします。しかし、Pythonファイルを実行しようとするとエラーが発生します。これは、文字列オブジェクトに、値を含むオブジェクトを作成した属性がないことを示しています。何が間違っているか分かりません。

AttributeError: 'str' object has no attribute 'vowel_map' 

training.txtファイルは次のとおりです。

COED:K OW1 EH2 D 
PURVIEW:P ER1 V Y UW2 
HEHIR:HH EH1 HH IH0 R 
MUSCLING:M AH1 S AH0 L IH0 NG 
NONPOISONOUS:N AA0 N P OY1 Z AH0 N AH0 S 
LAVECCHIA:L AA0 V EH1 K IY0 AH0 
BUCKLED:B AH1 K AH0 L D 
EATEN:IY1 T AH0 N 
SCIMED:S AY1 M EH2 D 
MORTIS:M AO1 R T IH0 S 
CONSERVATOR:K AH0 N S ER1 V AH0 T ER0 

私が実行しているPythonのファイルがある：

import pandas as pd 
import string 

vowels = ('AA','AE','AH','AO','AW','AY','EH','ER','EY','IH','IY','OW','OY','UH','UW') 

def remove_stress(string): 
    if type(string) in [list, tuple]: 
     string = ' '.join(string) 
    return ''.join([i for i in string if not i.isdigit()]).split() 

def phoneme_map(phon_list, phoneme_list): 
    return [1 if phoneme in phoneme_list else 0 for phoneme in phon_list] 

def get_words(file_path): 
    words = pd.read_csv(file_path, sep=':', names = ['word', 'string_of_phon']) 
    words['phon_list'] = words.string_of_phon.apply(str.split) 
    words['stressless_phon_list'] = words.string_of_phon.apply(remove_stress) 
    words['vowel_map'] = words.stressless_phon_list.apply(phoneme_map, args = (vowels,)) 

    return words 

if __name__ == '__main__': 
    data_loc = 'training.txt' 
    words = get_words(data_loc) 

    word_vowels = [word.vowel_map for word in words] 

Answer 1

あなたはワンホットエンコード母音にしたい場合：あなたは、元のDFでそれに参加することができます

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 

vowels = ['AA','AE','AH','AO','AW','AY','EH','ER','EY','IH','IY','OW','OY','UH','UW'] 

df = pd.read_csv(file_path, sep=':', names = ['word', 'string_of_phon']) 
vect = CountVectorizer(vocabulary=[v.lower() for v in vowels])  
X = vect.fit_transform(df['string_of_phon'].str.replace(r'\d+', ''))  
r = pd.DataFrame(X.A, columns=vect.get_feature_names(), index=df.index) 

利回り

In [138]: r 
Out[138]: 
    ao er uw eh oy ey ow ih uh ah ay iy ae aw aa 
0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 
1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 
3 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0 0 0 0 
4 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 1 
5 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 
6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 
7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 
8 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 
9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 
10 0 2 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 

：

In [139]: df.join(r) 
Out[139]: 
      word    string_of_phon ao er uw eh oy ey ow ih uh ah ay iy ae aw aa 
0   COED     K OW1 EH2 D 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 
1  PURVIEW    P ER1 V Y UW2 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
2   HEHIR    HH EH1 HH IH0 R 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 
3  MUSCLING   M AH1 S AH0 L IH0 NG 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0 0 0 0 
4 NONPOISONOUS N AA0 N P OY1 Z AH0 N AH0 S 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 1 
5  LAVECCHIA  L AA0 V EH1 K IY0 AH0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 
6  BUCKLED    B AH1 K AH0 L D 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 
7   EATEN     IY1 T AH0 N 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 
8   SCIMED    S AY1 M EH2 D 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 
9   MORTIS    M AO1 R T IH0 S 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 
10 CONSERVATOR K AH0 N S ER1 V AH0 T ER0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 

Answer 2

IIUC：

In [85]: vowels = set(vowels) 

In [86]: words['vowel_map'] = \ 
      words['string_of_phon'].str.replace(r'\d+', '').str.split() \ 
       .apply(lambda x: [int(i in vowels) for i in x]) 

In [87]: words 
Out[87]: 
      word    string_of_phon      vowel_map 
0   COED     K OW1 EH2 D     [0, 1, 1, 0] 
1  PURVIEW    P ER1 V Y UW2     [0, 1, 0, 0, 1] 
2   HEHIR    HH EH1 HH IH0 R     [0, 1, 0, 1, 0] 
3  MUSCLING   M AH1 S AH0 L IH0 NG   [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0] 
4 NONPOISONOUS N AA0 N P OY1 Z AH0 N AH0 S [0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0] 
5  LAVECCHIA  L AA0 V EH1 K IY0 AH0   [0, 1, 0, 1, 0, 1, 1] 
6  BUCKLED    B AH1 K AH0 L D    [0, 1, 0, 1, 0, 0] 
7   EATEN     IY1 T AH0 N     [1, 0, 1, 0] 
8   SCIMED    S AY1 M EH2 D     [0, 1, 0, 1, 0] 
9   MORTIS    M AO1 R T IH0 S    [0, 1, 0, 0, 1, 0] 
10 CONSERVATOR K AH0 N S ER1 V AH0 T ER0  [0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1] 

今あなたが割り当てることができます計算された列を別のオブジェクト：

In [88]: word_vowels = words.vowel_map 

In [89]: word_vowels 
Out[89]: 
0      [0, 1, 1, 0] 
1     [0, 1, 0, 0, 1] 
2     [0, 1, 0, 1, 0] 
3    [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0] 
4  [0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0] 
5    [0, 1, 0, 1, 0, 1, 1] 
6     [0, 1, 0, 1, 0, 0] 
7      [1, 0, 1, 0] 
8     [0, 1, 0, 1, 0] 
9     [0, 1, 0, 0, 1, 0] 
10  [0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1] 
Name: vowel_map, dtype: object