Python Pandas: часть NLTK тегирования речи для всего столбца в Dataframe

У меня есть следующий образец фрейма данных, показанный ниже. Он уже токенизирован.

No  category    problem_definition_stopwords
175 2521       ['coffee', 'maker', 'brewing', 'properly', '2', '420', '420', '420']
211 1438       ['galley', 'work', 'table', 'stuck']
912 2698       ['cloth', 'stuck']
572 2521       ['stuck', 'coffee']

Я хочу сделать часть тегов речи на этом фрейме данных. Ниже начало моего кода. Это ошибка:

from nltk.corpus import state_union
from nltk.tokenize import PunktSentenceTokenizer 

train_text = state_union.raw(df['problem_definition_stopwords'])

Ошибка

TypeError: join() argument must be str or bytes, not 'list'

Мой желаемый результат ниже, где «XXX» - это токенизированное слово, а после него - часть речи (например, NNP):

[('XXX', 'NNP'), ('XXX', 'VBD'), ('XXX', 'POS')]