循环将NER引擎输出插入追加到pandas DataFrame时数据被覆盖如何解决

你的代码存在两处问题，是导致数据覆盖、结果不符合预期的核心原因：

• 语法错误：给match列赋值时遗漏了.loc索引器，写成了非法的dfner.[dfindex,'match']，导致赋值逻辑失效
• 逻辑错误：你要求match列存储识别到的实体文本，实际代码写的是ent.label_（实体类型字段），需要替换为ent.text

修正后的完整代码如下：

import pandas as pd

# 提前声明列名更规范，避免赋值时的类型推断问题
dfner = pd.DataFrame(columns=['id', 'match'])
dfindex = 0
for index, row in dfl.iterrows():
    id = row['id']
    path = "C:\\Users\\myfolder\\"+str(row['chart'])+".txt"
    # 建议指定编码，避免读取文件时出现乱码
    with open(path,"r", encoding='utf-8') as myfile:
       target_string = myfile.read()
       doc = nlp(target_string)
       for ent in doc.ents:
           dfner.loc[dfindex,'id'] = str(id)
           dfner.loc[dfindex,'match'] = ent.text
           dfindex += 1

运行上述代码即可得到你预期的dfner结构：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RData