Question

我有以下pandas结构：

col1 col2 col3 text
1    1    0    meaningful text
5    9    7    trees
7    8    2    text

我想使用tfidf矢量化矢量化它。然而，这会返回一个解析矩阵，我实际上可以通过mysparsematrix).toarray()将其转换为密集矩阵。但是，如何将此信息与标签一起添加到原始df中？所以目标看起来像：

col1 col2 col3 meaningful text trees
1    1    0    1          1    0
5    9    7    0          0    1
7    8    2    0          1    0

更新：

即使重命名原始列，解决方案也会使连接错误：删除至少有一个NaN的列只会产生7行，即使我在开始使用它之前使用fillna(0)。

Answer 1

您可以按以下步骤操作：

将数据加载到数据框中：

import pandas as pd

df = pd.read_table("/tmp/test.csv", sep="\s+")
print(df)

输出：

   col1  col2  col3             text
0     1     1     0  meaningful text
1     5     9     7            trees
2     7     8     2             text

使用以下代码对text列进行标记： sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

v = TfidfVectorizer()
x = v.fit_transform(df['text'])

将标记化数据转换为数据框：

df1 = pd.DataFrame(x.toarray(), columns=v.get_feature_names())
print(df1)

输出：

   meaningful      text  trees
0    0.795961  0.605349    0.0
1    0.000000  0.000000    1.0
2    0.000000  1.000000    0.0

将标记化数据框连接到原始数据框：

res = pd.concat([df, df1], axis=1)
print(res)

输出：

   col1  col2  col3             text  meaningful      text  trees
0     1     1     0  meaningful text    0.795961  0.605349    0.0
1     5     9     7            trees    0.000000  0.000000    1.0
2     7     8     2             text    0.000000  1.000000    0.0

如果要删除列text，则需要在连接之前执行此操作：

df.drop('text', axis=1, inplace=True)
res = pd.concat([df, df1], axis=1)
print(res)

输出：

   col1  col2  col3  meaningful      text  trees
0     1     1     0    0.795961  0.605349    0.0
1     5     9     7    0.000000  0.000000    1.0
2     7     8     2    0.000000  1.000000    0.0

以下是完整的代码：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

df = pd.read_table("/tmp/test.csv", sep="\s+")
v = TfidfVectorizer()
x = v.fit_transform(df['text'])

df1 = pd.DataFrame(x.toarray(), columns=v.get_feature_names())
df.drop('text', axis=1, inplace=True)
res = pd.concat([df, df1], axis=1)

Answer 2

您可以尝试以下方法 -

import numpy as np 
import pandas as pd 
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# create some data
col1 = np.asarray(np.random.choice(10,size=(10)))
col2 = np.asarray(np.random.choice(10,size=(10)))
col3 = np.asarray(np.random.choice(10,size=(10)))
text = ['Some models allow for specialized',
         'efficient parameter search strategies,',
         'outlined below. Two generic approaches',
         'to sampling search candidates are ',
         'provided in scikit-learn: for given values,',
         'GridSearchCV exhaustively considers all',
         'parameter combinations, while RandomizedSearchCV',
         'can sample a given number of candidates',
         ' from a parameter space with a specified distribution.',
         ' After describing these tools we detail best practice applicable to both approaches.']

# create a dataframe from the the created data
df = pd.DataFrame([col1,col2,col3,text]).T
# set column names
df.columns=['col1','col2','col3','text']

tfidf_vec = TfidfVectorizer()
tfidf_dense = tfidf_vec.fit_transform(df['text']).todense()
new_cols = tfidf_vec.get_feature_names()

# remove the text column as the word 'text' may exist in the words and you'll get an error
df = df.drop('text',axis=1)
# join the tfidf values to the existing dataframe
df = df.join(pd.DataFrame(tfidf_dense, columns=new_cols))

Answer 3

嗨@lte__ @Mohamed Ali JAMAOUI提供的解决方案是正确的。但是，在串联时，请确保该数据集具有相同的索引。

如果其中一个数据集的索引不同于您将获得的NaN和错误数据。要解决此问题：使用：data.reset_index(drop=True)

Answer 4

我想在接受的答案中添加一些信息。

在连接两个DataFrame（即主DataFrame和TF-IDF DataFrame）之前，请确保两个DataFrame之间的索引相似。例如，您可以使用df.reset_index（drop = True，inplace = True）重置DataFrame索引。

否则，串联的DataFrame将包含很多NaN行。查看评论后，这可能是OP所经历的。

将tfidf附加到pandas数据帧

4 个答案: