pandas.DataFrame.apply ValueError：操作数无法与形状一起广播答案

【问题标题】：pandas.DataFrame.apply ValueError: operands could not be broadcast together with shapespandas.DataFrame.apply ValueError：操作数无法与形状一起广播
【发布时间】：2017-09-09 20:04:21
【问题描述】：

使用循环逐行执行此函数是可行的。使用 pandas.DataFrame.apply 执行相同的函数会返回 ValueError：操作数无法与形状一起广播。 pandas.DataFrame.apply 应该工作吗？如果这是不容易解释的事情之一，关于如何加快处理速度（多处理除外）的任何想法？

#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)

ValueError: 操作数无法与形状一起广播 (13,300) (8,300)

谢谢

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas gensim word2vec

【解决方案1】：

考虑到预训练模型为 1.5 GB，这很难重现，但我认为这是因为您的应用，当使用 axis=1 调用时，它通过将函数逐行应用于数据帧来工作。所以它应该只接受一个参数（行，它是一个系列）。试试这个：

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

【讨论】：