是指将Pandas DataFrame中的文本数据按照N-Gram字符向量化的方法进行处理,并将处理后的结果作为新的列添加到DataFrame中。
N-Gram是一种文本特征提取方法,它将文本分割成连续的N个字符或词语,并将其作为特征表示。在字符级别的N-Gram中,N表示连续字符的个数。例如,对于字符串"Hello",当N=2时,字符级别的2-Gram表示为['He', 'el', 'll', 'lo']。
下面是按N-Gram字符向量化Pandas DataFrame的步骤:
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
data = {'text': ['Hello', 'World', 'Cloud', 'Computing']}
df = pd.DataFrame(data)
ngram_range = (2, 2) # 表示字符级别的2-Gram
vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=ngram_range)
X = vectorizer.fit_transform(df['text'])
ngram_df = pd.DataFrame(X.toarray(), columns=vectorizer.get_feature_names())
df = pd.concat([df, ngram_df], axis=1)
最终,DataFrame中将包含原始文本数据和N-Gram向量化后的结果。
N-Gram字符向量化可以用于文本分类、情感分析、文本相似度计算等任务。它可以捕捉到文本中的局部特征,帮助机器学习模型更好地理解文本数据。
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注意:以上答案仅供参考,具体的产品选择和链接地址可能需要根据实际情况进行调整。
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