如何对 pandas 数据框中的字符串进行词形还原？

我有一个 Python Pandas 数据框，我需要对其中两列中的单词进行词形还原。我正在使用 spacy 来实现这一点。

import spacy
nlp = spacy.load("en")

我正在尝试基于此示例使用词形还原（效果非常好）：

doc3 = nlp(u"this is spacy lemmatize testing. programming books are more better than others")
for token in doc3: 
    print (token, token.lemma, token.lemma_)

我已经重写了它以循环遍历数据框中一列的每一行：

for row in example['col1']:
    for token in row:
        print(token.lemma_)

这是可行的，但是，我无法弄清楚如何用词形还原的单词替换 col1 中的单词。

我已经尝试过，它不会返回错误，但也不会替换任何单词。知道出了什么问题吗？

for row in example['col1']:
    for token in row:
        token = token.lemma_

在最后for代码循环中，您重复分配给变量token它的属性token.lemma_然后一次又一次地这样做（在每次迭代时覆盖它并且不跟踪以前的值）。

相反，假设您的数据框包含字符串，如

example = pd.DataFrame({"col1":["this is spacy lemmatization testing.", "some programming books are better than others", "sounds like a quote from the Smiths"]})

apply列表推导式可以完成以下工作：

example["col1"].apply(lambda row: " ".join([w.lemma_ for w in nlp(row)]))