我想创建一个从两个信息列表派生的值表,但我想只从第一个列表中获取满足第二个列表中定义的条件的元素。
我在R中有两个列表作为数据帧.DF_A是一个包含总频率计数的文档术语列表。 DF_B是文档列表,其中包含文档中每个单词的频率。
到目前为止,这是我的 R 代码,这让我有了很长的路要走。
library(dplyr)
library(tidytext)
docs = read.csv("~/text.csv")
# > docs
# DOCID TEXT
# 1 Doc1 blue blue blue blue rose rose hats hats hats hats
# 2 Doc2 rose hats
# 3 Doc3 tall tall tall tall tall tall tall tall tall tall tall
# 4 Doc4 cups cups
# 5 Doc5 tall
my_unigrams <- unnest_tokens(docs, unigram, TEXT, token = "ngrams", n = 1)
DF_A <- my_unigrams %>%
count(unigram, sort = TRUE)
DF_A
#> DF_A
# A tibble: 5 x 2
# unigram n
# <chr> <int>
# 1 tall 12
# 2 hats 5
# 3 blue 4
# 4 rose 3
# 5 cups 2
DF_B <- my_unigrams %>%
count(DOCID, unigram, sort = TRUE)
# > DF_B
# A tibble: 8 x 3
# DOCID unigram n
# <fctr> <chr> <int>
# 1 Doc3 tall 11
# 2 Doc1 blue 4
# 3 Doc1 hats 4
# 4 Doc1 rose 2
# 5 Doc4 cups 2
# 6 Doc2 hats 1
# 7 Doc2 rose 1
# 8 Doc5 tall 1
# My goal is a "one hot" table where each document ID is a row name, and the top three most frequent terms are columns (each cell should contain either 1 or 0; basically yes/no that term occurs in that document). I want a table like this:
one_hot_table <- table(DF_B$DOCID,DF_B$unigram)
one_hot_table
# one_hot_table
# blue cups hats rose tall
# Doc1 1 0 1 1 0
# Doc2 0 0 1 1 0
# Doc3 0 0 0 0 1
# Doc4 0 1 0 0 0
# Doc5 0 0 0 0 1
&#34; one_hot_table&#34;以上是接近我想要的,除了我想要一个子集:只是最常用的单词(&#34;高&#34;,&#34;蓝&#34;,&#34;帽子&#34;) 。
我希望我能删除自动不想要的列。在我的真实表中,有数千列,我发现删除列的方法要求我命名列。我不想为成千上万的专栏做这件事。理想情况下,我想要一个方法,将one_hot_table作为输入,在DF_A中查找每个列名,并生成一个新的数据框,其中前三个最常见。像这样:
new_one_hot_table <- function(one_hot_table, DF_A, 3)
非常感谢任何帮助。
答案 0 :(得分:1)
好吧,如果你不介意将DF_B
修改为新的数据表,那么一个简单的方法就是:
DF_C <- DF_B %>%
semi_join(DF_A %>%
head(3), by = "unigram")
new_one_hot_table <- table(DF_C$DOCID,DF_C$unigram)
如果你仍然想要你的函数方法,我认为这应该工作(任意称为hot_tablr
):
hot_tablr <- function(one_hot_table, DF_A, select = 3){
# First get a vector of column names of interest
top <- DF_A %>%
head(select) %>%
pull(unigram)
# Now only select columns of interest
new <- one_hot_table[, top]
return(new)
}
希望我能正确理解你的问题。希望很明显,但我正按照建议使用dplyr
包。