从列表中删除自定义单词 - Python

我有一个数据框列，如下所示：

我正在考虑删除特殊字符。我希望附加标签（在列表列表中），以便我可以将列附加到现有的 df.

这是我收集了这么多，但似乎不起作用。正则表达式尤其给我带来了很大的痛苦，因为它总是返回“预期的字符串或类似字节的对象”。

df = pd.read_csv('flickr_tags_participation_inequality_omit.csv')
#df.dropna(inplace=True) and tokenise
tokens = df["tags"].astype(str).apply(nltk.word_tokenize)

filter_words = ['.',',',':',';','?','@','-','...','!','=', 'edinburgh', 'ecosse', 'écosse', 'scotland']
filtered = [i for i in tokens if i not in filter_words]
#filtered = [re.sub("[.,!?:;-=...@#_]", '', w) for w in tokens]
#the above line didn't work


tokenised_tags= []
for i in filtered:
    tokenised_tags.append(i) #this turns the single lists of tags into lists of lists
print(tokenised_tags)

上面的代码不会删除自定义的停用词。

很感谢任何形式的帮助！谢谢！

你需要使用

df['filtered'] = df['tags'].apply(lambda x: [t for t in nltk.word_tokenize(x) if t not in filter_words])

注意nltk.word_tokenize(x)输出一个字符串列表，以便您可以对其应用常规列表理解。