pandas.DataFrame.apply ValueError : 피연산자를 도형과 함께 브로드 캐스트 할 수 없습니다.

Question

루프를 사용하여 행 단위로이 함수를 실행하면 작동합니다. pandas.DataFrame.apply를 사용하여 동일한 함수를 실행하면 ValueError가 반환됩니다. 피연산자를 도형과 함께 브로드 캐스트 할 수 없습니다. pandas.DataFrame.apply가 작동해야합니까? 그것이 설명하기 쉽지 않은 것들 중 하나라면, 다중 처리 이외의 처리 속도를 높이는 방법에 대한 아이디어가 있습니까?

#python 3.6 
import pandas as pd # version 0.19.2 
import numpy as np # 
#gensim version 1.0.1 
from gensim import models #https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 

df=pd.DataFrame({"q1":[['how', 'I', 'from', 'iPhone', 'keep', 'them', 'my', 'but', 'delete', 'iCloud', 'photos', 'in', 'can'], 
        ['use', 'are', 'radio', 'What', 'commercial', 'cognitive', 'technology', 'in'], 
        ['how', 'I', 'razor', 'prevent', 'burns', 'the', 'stomach', 'on', 'can']], 
      "q2":[['Can', 'remove', 'from', 'I', 'iPhone', 'removing', 'them', 'my', 'storage', 'photos', 'iCloud', 'without'], 
        ['radio', 'from', 'Where', 'do', 'come', 'cognitive', 'distinction'], 
        ['how', 'I', 'razor', 'prevent', 'can', 'burn']]}) 

#using pretrained model https://code.google.com/archive/p/word2vec/ 
w2v = models.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True) 

#This works 
df['w2v_sim']=np.nan 
for i in range(len(df)):  
df['w2v_sim'].ix[i]=w2v.n_similarity(df['q1'].ix[i],df['q2'].ix[i]) 
print(str(df['w2v_sim'].ix[i])) 

#this doesn't work 
df['w2v_sim']=np.nan 
df['w2v_sim']=df.apply(w2v.n_similarity(df['q1'],df['q2']),axis=1) 

에 ValueError : (8300)

이는 pretrained 모델 GB 1.5 고려 재현하기 어렵다, 그러나 나는 그것을 생각하면

Answer 1

감사 피연산자 모양 (13,300)와 함께 방송 할 수없는 적용으로 인해 - axis = 1로 호출 할 때 - 함수를 행 단위로 데이터 프레임에 적용하여 작동합니다. 그래서 그것은 단지 하나의 인자 (시리즈 인 행)를 취해야합니다. 이것을 시도하십시오 :

df['w2v_sim']=df.apply(lambda x: w2v.n_similarity(x.q1, x.q2), axis=1)