Python基于first_name识别性别，gender_guesser多输出unknown如何解决

gender_guesser默认使用的姓名语料库以欧美地区姓名为主，你用到的amit、raj、mona、sema均为印度等南亚地区常用名，不在默认库的覆盖范围内，因此返回unknown结果。

方案1：补充自定义姓名映射（准确率最高，适合姓名范围固定的场景） #

你可以先梳理已知的对应地区常用名的性别，和gender_guesser的识别结果做互补，代码示例如下：

!pip install gender_guesser xlrd openpyxl
import pandas as pd
import gender_guesser.detector as gender

df=pd.read_excel('adarsh.xlsx')
# 初始化时关闭大小写敏感，避免首字母大写导致识别失败
gd = gender.Detector(case_sensitive=False)

# 自定义南亚常用名的性别映射，可根据实际需求扩充
custom_name_map = {
    'amit': 'male',
    'raj': 'male',
    'mona': 'female',
    'sema': 'female'
}

def get_gender(name):
    name_lower = name.lower()
    # 优先查询自定义映射
    if name_lower in custom_name_map:
        return custom_name_map[name_lower]
    # 自定义映射中不存在的姓名再调用gender_guesser识别
    return gd.get_gender(name)

df['Gender'] = df['first_name'].map(get_gender)

方案2：使用专项地域姓名识别库 #

如果你的数据集里南亚姓名数量多、覆盖范围广，可以替换为针对印度姓名优化的识别工具，针对区域姓名的识别准确率会远高于通用的gender_guesser。

运行修改后的代码后，你给出的5个姓名都可以得到正确的性别识别结果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user14255498