运行Python情感分析代码触发KeyError: 1 错误排查求助

你遇到的KeyError: 1报错，根源是pos_after_negator函数中使用row[1]访问行数据的写法不兼容你当前使用的pandas版本。
你构造的nnn_words DataFrame列名为0、idx、words，用axis=1调用apply时，传入函数的row是带列名索引的Series对象，使用整数1作为索引访问时，pandas会优先匹配名为1的列，而该列不存在，就触发KeyError。

核心修复（必改） #

把pos_after_negator函数中所有的row[1]替换为列名访问或者显式位置访问即可，推荐用列名访问，可读性更高也不会受版本影响：

def pos_after_negator(row,pos,file_content_tokenized):
    string = row['words']
    # 所有row[1]替换为row['idx']
    next1 = file_content_tokenized.get(row['idx']+1,'')
    string += ' ' + str(next1)
    if next1 in pos:
        return string
    next2 = file_content_tokenized.get(row['idx']+2,'')
    string += ' ' + str(next2)
    if next2 in pos:
        return string
    next3 = file_content_tokenized.get(row['idx']+3,'')
    string += ' ' + str(next3)
    if next3 in pos:
        return string
    return None

如果需要保留位置访问的写法，也可以将row[1]改为row.iloc[1]，显式指定按位置取值。

其他可优化问题（可选改） #

• 代码中读文件存在重复打开的问题：你已经用with open(file, 'r') as myfile打开了文件，直接用file_content = myfile.read()读取即可，不需要再单独调用一次open(file, 'r').read()
• 路径拼接建议使用os.path.join(path, file)，避免手动拼接路径分隔符出现适配问题
• 新版本pandas已经弃用Series.append方法，可以先把结果存在普通list中，循环结束后再统一转为Series，避免运行警告

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ciel Meow