전사된 전화 통화 데이터 정리하기
이제 텍스트 분류기를 만들 준비가 거의 되었어요. 하지만 지금은 전사된 텍스트 데이터가 두 개의 리스트, pre_purchase_text와 post_purchase_text에만 담겨 있어요.
텍스트 분류기 구축과 이후 활용을 위해 더 잘 정리하려면, 이 데이터를 하나의 pandas DataFrame으로 합치겠습니다.
먼저 pandas를 pd로 임포트한 뒤, pd.DataFrame()을 사용해 구매 후 데이터프레임 post_purchase_df를 만들 거예요.
pd.DataFrame()에 "label" 키에는 "post_purchase" 값을, "text" 키에는 post_purchase_text 리스트 값을 담은 딕셔너리를 전달하세요.
pre_purchase_df도 같은 방식으로 만드는데, 이때는 pre_purchase_text를 사용하면 됩니다.
모든 데이터를 한곳에 모으기 위해 pd.concat()을 사용해 사전 및 사후 구매 DataFrame을 전달해 합치겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 음성 언어 처리
연습 안내
post_purchase_text리스트를 사용해post_purchase_df를 생성하세요.pre_purchase_text리스트를 사용해pre_purchase_df를 생성하세요.pd.concat()으로 두 DataFrame을 결합하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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())