Question

所以我的问题基于这个question。

我有Twitter数据，我在其中提取了会标字符特征和拼字法特征的数量，例如感叹号，问号，大写和小写。我想将拼字法特征堆叠为转换后的字母组合特征。这是我的代码：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(tweet_df[['tweets', 'exclamation', 'question', 'uppercase', 'lowercase']], tweet_df['class'], stratify=tweet_df['class'],
                                 test_size = 0.2, random_state=0)

count_vect = CountVectorizer(ngram_range=(1,1))
X_train_gram = count_vect.fit_transform(X_train['tweets'])

tfidf = TfidfTransformer()
X_train_gram = tfidf.fit_transform(X_train_gram)

X_train_gram = hstack((X_train_gram,np.array(X_train['exclamation'])[:,None]))

这行得通，但是我找不到一种在一行代码中将其余列（问题，大写，小写）合并到堆栈中的方法。这是失败的尝试：

X_train_gram = hstack((X_train_gram,np.array(list(X_train['exclamation'], X_train['question'], X_train['uppercase'], X_train['lowercase']))[:,None])) #list expected at most 1 arguments, got 4

X_train_gram = hstack((X_train_gram,np.array(X_train[['exclamation', 'question', 'uppercase', 'lowercase']])[:,None])) #expected dimension <= 2 array or matrix

X_train_gram = hstack((X_train_gram,np.array(X_train[['exclamation', 'question', 'uppercase', 'lowercase']].values)[:,None])) #expected dimension <= 2 array or matrix

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Answer 1

您在使用列表语法和创建sparse.coo_matrix时遇到问题。

np.array(X_train['exclamation'])[:,None])

Series的数组为1d，无，则变为（n，1）

np.array(list(X_train['exclamation'], X_train['question'], X_train['uppercase'], X_train['lowercase']))[:,None]

那不是有效的列表语法：

In [327]: list(1,2,3,4)                                                         
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-327-e06d60ac583e> in <module>
----> 1 list(1,2,3,4)

TypeError: list() takes at most 1 argument (4 given)

下一个：

np.array(X_train[['exclamation', 'question', 'uppercase', 'lowercase']])[:,None])

有多列，我们得到一个DataFrame；这将产生一个二维数组；添加None，并获得3d数组：

In [328]: np.ones((2,3))[:,None].shape                                          
Out[328]: (2, 1, 3)

无法通过3d数组制作coo矩阵。添加values不会改变。 np.array(dataframe)与dataframe.values相同。

np.array(X_train[['exclamation', 'question', 'uppercase', 'lowercase']].values)[:,None]

这有可能起作用：

hstack((X_train_gram, np.array(X_train[['exclamation', 'question', 'uppercase', 'lowercase']].values))

尽管我建议写

arr = np.array(X_train[['exclamation', 'question', 'uppercase', 'lowercase']].values
M = sparse.coo_matrix(arr)
sparse.hstack(( X_train_gram, M))

它更具可读性，并且在出现问题时应该更容易调试。

在稀疏CSR矩阵中添加多个熊猫列

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