使用Pandas库的isna()函数并进行相应处理
下面是示例代码:
import pandas as pd
import numpy as np
def bert(text):
# some code for Bert
return np.nan # If Bert doesn't find anything useful
df = pd.DataFrame({'text': ['some text', 'another text', 'yet another text']})
df['bert_result'] = df['text'].apply(bert)
df['bert_result'] = df['bert_result'].fillna('missing_value')
在该示例中,我们使用pandas的apply()函数来将函数应用于数据框中的每个文本。如果Bert函数无法找到有用的结果,则返回NaN值。然后,我们可以使用fillna()函数将这些NaN值替换为我们选择的“缺失值”。在此示例中,我们使用字符串“missing_value”。