使用NLTK提取姓名后保存CSV遇TypeError及格式与追加需求

我帮你梳理下问题根源，再一步步给出解决方案：

报错原因分析 #

你的first_and_last_names函数只是打印了处理后的姓名，没有返回任何有效数据，所以names = first_and_last_names(text)得到的是None。而csv.writer.writerows()要求接收可迭代的序列（比如列表、元组），自然就抛出TypeError了。

修正代码并实现姓名列拆分 #

我们需要修改函数让它返回拆分好的「名字+姓氏」二维列表，这样写入CSV时就能自动分成两列。同时处理下NER识别出的异常姓名（比如你例子里的General, Services, Peter），避免列混乱：

from nltk import tokenize, pos_tag, ne_chunk
from nameparser import HumanName  # 假设你用这个库解析姓名

def get_human_names(text):
    tokens = tokenize.word_tokenize(text)
    pos = pos_tag(tokens)
    sentt = ne_chunk(pos)
    person_list = []
    person = []
    name = ""
    for subtree in sentt.subtrees(filter=lambda t: t.label() == 'PERSON'):
        for leaf in subtree.leaves():
            person.append(leaf[0])
        if len(person) > 1:  # 过滤单独的姓氏
            for part in person:
                name += part + ' '
            cleaned_name = name[:-1]
            if cleaned_name not in person_list:
                person_list.append(cleaned_name)
            name = ''
            person = []
    return person_list

def first_and_last_names(text):
    name_list = get_human_names(text)
    formatted_names = []
    for name in name_list:
        human_name = HumanName(name)
        # 处理异常姓名，只取第一部分姓氏/名字
        last_name = human_name.last.split(',')[0] if human_name.last else ''
        first_name = human_name.first.split(',')[0] if human_name.first else ''
        formatted_names.append([first_name, last_name])  # 顺序：名字列在前，姓氏列在后
    return formatted_names

# 假设text是你的源文本
names = first_and_last_names(text)

# 写入CSV（带表头）
import csv
with open('westtrannames.csv', 'w', newline='') as csvFile:
    writer = csv.writer(csvFile)
    writer.writerow(['名字', '姓氏'])  # 可选：写入表头
    writer.writerows(names)
# 无需手动close，with语句会自动管理文件

向CSV追加后续结果 #

如果要向同一个文件追加新数据，只需要把打开模式从'w'（覆盖写入）改成'a'（追加模式），同时判断文件是否存在，避免重复写入表头：

import csv

def append_names_to_csv(name_data, filename='westtrannames.csv'):
    # 判断文件是否已存在
    file_exists = False
    try:
        with open(filename, 'r') as f:
            file_exists = True
    except FileNotFoundError:
        pass
    
    with open(filename, 'a', newline='') as csvFile:
        writer = csv.writer(csvFile)
        if not file_exists:
            writer.writerow(['名字', '姓氏'])
        writer.writerows(name_data)

# 示例：追加新文本提取的姓名
new_names = first_and_last_names(new_text)
append_names_to_csv(new_names)

额外提示 #

你例子里的General, Services, Peter和Parnership, Rail明显是NER识别错误的结果，后续可以加个过滤逻辑（比如排除包含「General」「Services」这类非姓名关键词的条目），提升数据准确性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rachel9866