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テキストを DataFrame に変換

これでカウントに基づく特徴量を配列として作成できました。次は、ほかのデータセットと結合できるように形式を整えます。具体的には、この配列を pandas の DataFrame に変換し、前の手順で取得した特徴量名を列名として設定してから、元の DataFrame に連結します。

前の演習で作成した numpy 配列（cv_array）とベクトライザー（cv）は、ワークスペースに用意されています。

この演習はコースの一部です

Python で学ぶ Machine Learning のための特徴量エンジニアリング

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演習の手順

  • 値に cv_array を用い、列名に特徴量名を使った DataFrame cv_df を作成します。
  • 識別しやすいように、列名に接頭辞 Counts_ を追加します。
  • この DataFrame（cv_df）を、元の DataFrame（speech_df）に列方向で連結します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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())
コードを編集して実行