시리즈를 호출 할 때 Python, Pandas 및 NLTK 유형 오류 'int'개체를 호출 할 수 없습니다.

데이터 프레임에 포함 된 각 트윗 내의 용어에 대한 단어 빈도를 얻으려고합니다 . 이것은 내 코드입니다.

import pandas as pd
import numpy as np
import nltk
import string
import collections
from collections import Counter
nltk.download('stopwords')
sw= set(nltk.corpus.stopwords.words ('english'))
punctuation = set (string.punctuation)
data= pd.read_csv('~/Desktop/tweets.csv.zip', compression='zip')

print (data.columns)
print(data.text)
data['text'] = [str.lower () for str in data.text if str.lower () not in sw and str.lower () not in punctuation] 
print(data.text)
data["text"] = data["text"].str.split()
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: [item for item in x if item not in sw])
print(data.text)
data['text'] = data.text.astype(str)
print(type(data.text))
tweets=data.text

data['words']= tweets.apply(nltk.FreqDist(tweets))
print(data.words)

그리고 이것은 내 오류와 역 추적입니다.

이름 : 텍스트, 길이 : 14640, dtype : 개체 추적 (가장 최근 호출 마지막) :

runfile ( 'C : /Users/leska/.spyder-py3/untitled1.py', wdir = 'C : /Users/leska/.spyder-py3')의 파일 "", 줄 1

파일 "C : \ Users \ leska \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ spyder_kernels \ customize \ spydercustomize.py", 827 행, 실행 파일 execfile (filename, namespace)

파일 "C : \ Users \ leska \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ spyder_kernels \ customize \ spydercustomize.py", 110 행, 실행 파일 exec (compile (f.read (), filename, 'exec'), namespace)

파일 "C : /Users/leska/.spyder-py3/untitled1.py", 30 행, 데이터 [ 'words'] = tweets.apply (nltk.FreqDist (tweets))

파일 "C : \ Users \ leska \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ series.py", 4018 행, apply return self.aggregate (func, * args, ** kwds)

파일 "C : \ Users \ leska \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ series.py", 3883 행, 집계 결과, how = self._aggregate (func, * args, ** kwargs)

파일 "C : \ Users \ leska \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ base.py", 506 행, _aggregate 결과 = _agg (arg, _agg_1dim)

파일 "C : \ Users \ leska \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ base.py", 456 행, _agg 결과 [fname] = func (fname, agg_how)

파일 "C : \ Users \ leska \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ base.py", 라인 440, _agg_1dim return colg.aggregate (how, _level = (_ level or 0) + 1)

파일 "C : \ Users \ leska \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ series.py", 3902 행, 집계 결과 = func (self, * args, ** kwargs)

TypeError : 'int'개체를 호출 할 수 없습니다.

data.text 유형이 Pandas 시리즈임을 확인했습니다.

나는 토큰 화를 사용하고 단어 수를 얻기 위해 단어 목록을 만드는 작업을 수행했다고 생각했던 솔루션을 이전에 시도했지만 각각이 아닌 모든 트위트 에 대한 빈도 분포가 발생했습니다 . 이것은 이전 질문을 기반으로 시도한 코드입니다.

import pandas as pd
import numpy as np
import nltk
import string
import collections
from collections import Counter
nltk.download('stopwords')
sw= set(nltk.corpus.stopwords.words ('english'))
punctuation = set (string.punctuation)
data= pd.read_csv('~/Desktop/tweets.csv.zip', compression='zip')

print (data.columns)
print (len(data.tweet_id))
tweets = data.text
test = pd.DataFrame(data)
test.column = ["text"]
# Exclude stopwords with Python's list comprehension and pandas.DataFrame.apply.
test['tweet_without_stopwords'] = test['text'].apply(lambda x: ' '.join([word for word in x.split() if word not in (sw) and word for word in x.split() if word not in punctuation]))
print(test)
chirps = test.text
splitwords = [ nltk.word_tokenize( str(c) ) for c in chirps ]
allWords = []
for wordList in splitwords:
    allWords += wordList
allWords_clean = [w.lower () for w in allWords if w.lower () not in sw and w.lower () not in punctuation]   
tweets2 = pd.Series(allWords)

words = nltk.FreqDist(tweets2)

나는 정말로 용어가 필요하고 각 트윗 에 대해 계산 하며 내가 뭘 잘못하고 있는지에 대해 난처합니다.