Pandas apply传双参数调用Spacy多语言模型提取人名报错如何解决

你调用apply时传参逻辑错误：

• apply指定axis=1时，lambda里的x是当前行的完整Series对象，字典spacy_lang的key需要是'de'/'eng'这类可哈希的字符串，你直接把x作为key传入spacy_lang[x]，自然会触发「不可哈希类型Series」的报错。
• 另外你自己写的label_lang函数第一个入参本来就要求是语言标识字符串，函数内部已经实现了根据lang取对应模型的逻辑，你不需要在调用时额外套一层spacy_lang取模型。

直接修正lambda的传参即可：

df.apply(lambda x: label_lang(x['lang'], x['text']), axis=1)

原函数在未识别到人名、或者一句话有多个人名时，返回结果不符合预期，可以调整函数逻辑：

def label_lang(lang, text):
    model = spacy_lang[lang]
    doc = model(text)
    # 提取所有人名，用逗号分隔，未识别到返回空字符串
    persons = [ent.text for ent in doc.ents if ent.label_ == 'PERSON']
    return ','.join(persons) if persons else ''

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rory