pandas.DataFrame.apply ValueError：操作數無法與形狀一起廣播

Question

使用循環工作逐行執行此函數。使用pandas.DataFrame.apply執行相同的函數返回ValueError：操作數不能與形狀一起廣播。 pandas.DataFrame.apply應該工作嗎？如果這是不容易解釋的事情之一，有關如何加速處理（除了多處理）的任何想法？

#python 3.6 
import pandas as pd # version 0.19.2 
import numpy as np # 
#gensim version 1.0.1 
from gensim import models #https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 

df=pd.DataFrame({"q1":[['how', 'I', 'from', 'iPhone', 'keep', 'them', 'my', 'but', 'delete', 'iCloud', 'photos', 'in', 'can'], 
        ['use', 'are', 'radio', 'What', 'commercial', 'cognitive', 'technology', 'in'], 
        ['how', 'I', 'razor', 'prevent', 'burns', 'the', 'stomach', 'on', 'can']], 
      "q2":[['Can', 'remove', 'from', 'I', 'iPhone', 'removing', 'them', 'my', 'storage', 'photos', 'iCloud', 'without'], 
        ['radio', 'from', 'Where', 'do', 'come', 'cognitive', 'distinction'], 
        ['how', 'I', 'razor', 'prevent', 'can', 'burn']]}) 

#using pretrained model https://code.google.com/archive/p/word2vec/ 
w2v = models.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True) 

#This works 
df['w2v_sim']=np.nan 
for i in range(len(df)):  
df['w2v_sim'].ix[i]=w2v.n_similarity(df['q1'].ix[i],df['q2'].ix[i]) 
print(str(df['w2v_sim'].ix[i])) 

#this doesn't work 
df['w2v_sim']=np.nan 
df['w2v_sim']=df.apply(w2v.n_similarity(df['q1'],df['q2']),axis=1) 

ValueError異常：操作數無法與形狀（13300）一起廣播（8300）

謝謝

Answer 1

這是難以複製考慮預訓練的模型是1.5 GB，但我認爲這是因爲您的應用程序，其中 - 在axis = 1時調用 - 通過將函數逐行應用於數據框來工作。所以它應該只有一個參數（行，這是一個系列）。試試這個：

df['w2v_sim']=df.apply(lambda x: w2v.n_similarity(x.q1, x.q2), axis=1)