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Text से DataFrame

अब जब आपने एक array में count-आधारित features बना लिए हैं, तो उन्हें ऐसे रूप में बदलना होगा कि वे बाकी डेटासेट के साथ जोड़े जा सकें. यह array को pandas DataFrame में बदलकर किया जा सकता है, जिसमें पहले निकाले गए feature names को कॉलम नामों के रूप में रखें, और फिर उसे मूल DataFrame के साथ concatenate करें.

पिछले अभ्यास में आपने जिस numpy array (cv_array) और vectorizer (cv) को fit किया था, वे आपके workspace में उपलब्ध हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में मशीन लर्निंग के लिए फीचर इंजीनियरिंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • एक DataFrame cv_df बनाएँ, जिसमें cv_array values हों और feature names कॉलम नामों के रूप में हों.
  • पहचान में आसानी के लिए कॉलम नामों के आगे Counts_ प्रीफ़िक्स जोड़ें.
  • इस DataFrame (cv_df) को मूल DataFrame (speech_df) के साथ कॉलम-वाइज concatenate करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create a DataFrame with these features
cv_df = pd.DataFrame(____, 
                     columns=____).____('Counts_')

# Add the new columns to the original DataFrame
speech_df_new = ____([speech_df, cv_df], axis=1, sort=False)
print(speech_df_new.head())
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