Organizzare i dati trascritti delle chiamate
Siamo quasi pronti a creare un classificatore di testo. Al momento, però, tutti i nostri testi trascritti sono in due liste, pre_purchase_text e post_purchase_text.
Per organizzarli meglio sia in vista del classificatore sia per usi futuri, li raccoglieremo in un DataFrame di pandas.
Per iniziare importiamo pandas come pd, poi creiamo un DataFrame per il post-acquisto, post_purchase_df, usando pd.DataFrame().
Passeremo a pd.DataFrame() un dizionario con una chiave "label" dal valore "post_purchase" e una chiave "text" dal valore della nostra lista post_purchase_text.
Faremo lo stesso per pre_purchase_df, ma usando pre_purchase_text.
Per avere tutti i dati in un unico posto, useremo pd.concat() passandogli i DataFrame di pre e post-acquisto.
Questo esercizio fa parte del corso
Elaborazione del linguaggio parlato in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Crea
post_purchase_dfusando la listapost_purchase_text. - Crea
pre_purchase_dfusando la listapre_purchase_text. - Combina i due DataFrame usando
pd.concat().
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
import pandas as pd
# Make dataframes with the text
post_purchase_df = pd.DataFrame({"label": "post_purchase",
"text": ____})
pre_purchase_df = pd.____({"label": "pre_purchase",
"text": ____})
# Combine DataFrames
df = pd.____([post_purchase_df, pre_purchase_df])
# Print the combined DataFrame
print(df.head())