Organizando dados de chamadas telefônicas transcritas

Estamos quase prontos para construir um classificador de texto. Mas, neste momento, todos os nossos dados de texto transcrito estão em duas listas, pre_purchase_text e post_purchase_text.

Para organizar melhor, tanto para construir um classificador de texto quanto para uso futuro, vamos reuni-los em um DataFrame do pandas.

Para começar, vamos importar pandas como pd e então criar um DataFrame de pós-compra, post_purchase_df, usando pd.DataFrame().

Vamos passar para pd.DataFrame() um dicionário contendo a chave "label" com o valor "post_purchase" e a chave "text" com o valor da nossa lista post_purchase_text.

Faremos o mesmo para pre_purchase_df, só que com pre_purchase_text.

Para ter todos os dados em um só lugar, usaremos pd.concat() e vamos passar para ela os DataFrames de pré e pós-compra.

Este exercicio faz parte do curso

Processamento de Linguagem Falada em Python

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Instruções do exercicio

Crie post_purchase_df usando a lista post_purchase_text.
Crie pre_purchase_df usando a lista pre_purchase_text.
Combine os dois DataFrames usando pd.concat().

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

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())

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