텍스트를 DataFrame으로
이제 카운트 기반 특성을 배열로 만들었으니, 나머지 데이터셋과 결합할 수 있도록 형식을 바꿔야 해요. 이를 위해 배열을 pandas DataFrame으로 변환하고, 앞에서 얻은 특성 이름을 열 이름으로 설정한 뒤, 원래 DataFrame과 이어 붙이면 됩니다.
이전 연습 문제에서 만든 numpy 배열(cv_array)과 벡터라이저(cv)가 작업 공간에 준비되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Machine Learning 특성 공학
연습 안내
cv_array를 값으로, 특성 이름을 열 이름으로 사용하여 DataFramecv_df를 생성하세요.- 식별하기 쉽게 열 이름 앞에
Counts_접두사를 추가하세요. - 이 DataFrame(
cv_df)을 원래 DataFrame(speech_df)과 열 기준으로 이어 붙이세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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())