isbnlib.meta當您輸入 isbn 時，我正在使用它來提取元數據（書名、作者、出版商年份等）。我有一個包含 482,000 isbns 的數據框（列標題：isbn13）。當我運行該函數時，我會收到一個錯誤，NotValidISBNError該錯誤會停止其軌道中的代碼。我想要發生的是，如果出現錯誤，代碼將簡單地跳過該行并移至下一行?，F在這是我的代碼：list_df[0]['publisher_isbnlib'] = list_df[0]['isbn13'].apply(lambda x: isbnlib.meta(x).get('Publisher', None))list_df[0]['yearpublished_isbnlib'] = list_df[0]['isbn13'].apply(lambda x: isbnlib.meta(x).get('Year', None))#list_df[0]['language_isbnlib'] = list_df[0]['isbn13'].apply(lambda x: isbnlib.meta(x).get('Language', None))list_df[0]list_df[0]是我嘗試對數據幀進行分塊后的前 20,000 行。我剛剛手動輸入此代碼 24 次來處理每個塊。我嘗試嘗試：和例外：但最終發生的只是代碼停止，并且我沒有報告任何元數據。追溯：---------------------------------------------------------------------------NotValidISBNError Traceback (most recent call last)<ipython-input-39-a06c45d36355> in <module>----> 1 df['meta'] = df.isbn.apply(isbnlib.meta)e:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py in apply(self, func, convert_dtype, args, **kwds) 4198 else: 4199 values = self.astype(object)._values-> 4200 mapped = lib.map_infer(values, f, convert=convert_dtype) 4201 4202 if len(mapped) and isinstance(mapped[0], Series):pandas\_libs\lib.pyx in pandas._libs.lib.map_infer()e:\Anaconda3\lib\site-packages\isbnlib\_ext.py in meta(isbn, service) 23 def meta(isbn, service='default'): 24 """Get metadata from Google Books ('goob'), Open Library ('openl'), ..."""---> 25 return query(isbn, service) if isbn else {} 26 27 e:\Anaconda3\lib\site-packages\isbnlib\dev\_decorators.py in memoized_func(*args, **kwargs) 22 return cch[key] 23 else:---> 24 value = func(*args, **kwargs) 25 if value: 26 cch[key] = value
2 回答
弒天下
TA貢獻1818條經驗 獲得超8個贊
當前提取 isbn 元數據的實現速度極其緩慢且效率低下。
如前所述，有 482,000 個唯一的 isbn 值，其數據被多次下載（例如，每列一次，因為當前編寫的代碼）
最好一次性下載所有元數據，然后從 中提取數據
dict，作為單獨的操作。塊
try-except用于捕獲無效 isbn 值的錯誤。返回一個空的
dict, ，因為不能與或 一起使用。{}pd.json_normalizeNaNNone沒有必要對 isbn 列進行分塊。
pd.json_normalize用于擴展dictfrom 返回的值.meta。用于
pandas.DataFrame.rename重命名列和pandas.DataFrame.drop刪除列。此實現將比當前實現快得多，并且對用于獲取元數據的 API 發出的請求要少得多。
要從 中提取值
lists（例如'Authors'列），請使用df_meta = df_meta.explode('Authors'); 如果有多個作者，將為列表中的每一位附加作者創建一個新行。
import pandas as pd # version 1.1.3
import isbnlib # version 3.10.3
# sample dataframe
df = pd.DataFrame({'isbn': ['9780446310789', 'abc', '9781491962299', '9781449355722']})
# function with try-except, for invalid isbn values
def get_meta(col: pd.Series) -> dict:
try:
return isbnlib.meta(col)
except isbnlib.NotValidISBNError:
return {}
# get the meta data for each isbn or an empty dict
df['meta'] = df.isbn.apply(get_meta)
# df
isbn meta
0 9780446310789 {'ISBN-13': '9780446310789', 'Title': 'To Kill A Mockingbird', 'Authors': ['Harper Lee'], 'Publisher': 'Grand Central Publishing', 'Year': '1988', 'Language': 'en'}
1 abc {}
2 9781491962299 {'ISBN-13': '9781491962299', 'Title': 'Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn And TensorFlow - Techniques And Tools To Build Learning Machines', 'Authors': ['Aurélien Géron'], 'Publisher': "O'Reilly Media", 'Year': '2017', 'Language': 'en'}
3 9781449355722 {'ISBN-13': '9781449355722', 'Title': 'Learning Python', 'Authors': ['Mark Lutz'], 'Publisher': '', 'Year': '2013', 'Language': 'en'}
# extract all the dicts in the meta column
df = df.join(pd.json_normalize(df.meta)).drop(columns=['meta'])
# extract values from the lists in the Authors column
df = df.explode('Authors')
# df
isbn ISBN-13 Title Authors Publisher Year Language
0 9780446310789 9780446310789 To Kill A Mockingbird Harper Lee Grand Central Publishing 1988 en
1 abc NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 9781491962299 9781491962299 Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn And TensorFlow - Techniques And Tools To Build Learning Machines Aurélien Géron OReilly Media 2017 en
3 9781449355722 9781449355722
holdtom
TA貢獻1805條經驗 獲得超10個贊
如果沒有看到代碼，很難回答，但是try/ except應該確實能夠處理這個問題。
我不是這里的專家，但看看這段代碼：
l = [0, 1, "a", 2, 3]
for item in l:
try:
print(item + 1)
except TypeError as e:
print(item, "is not integer")
如果你嘗試用字符串進行加法，Python 會討厭它并用TypeError. 因此，您捕獲了TypeErrorexcept 的使用，并可能報告有關它的一些內容。當我運行這段代碼時：
1
2
a is not integer # exception handled!
3
4
您應該能夠使用 處理異常except NotValidISBNError，然后報告您喜歡的任何元數據。
您可以通過異常處理變得更加復雜，但這是基本思想。
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