แปลงข้อความเป็น DataFrame
ตอนนี้ที่สร้าง feature แบบนับจำนวนเป็น array แล้ว ขั้นต่อไปคือการจัดรูปแบบใหม่เพื่อให้นำไปรวมกับชุดข้อมูลที่เหลือได้ ทำได้โดยแปลง array เป็น pandas DataFrame โดยใช้ชื่อ feature ที่หาไว้ก่อนหน้าเป็นชื่อคอลัมน์ แล้วจึงเชื่อมเข้ากับ DataFrame เดิม
Numpy array (cv_array) และ vectorizer (cv) ที่ fit ไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้าพร้อมใช้งานใน workspace แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Feature Engineering สำหรับ Machine Learning ใน Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้าง DataFrame ชื่อ
cv_dfโดยใช้cv_arrayเป็นค่าข้อมูล และชื่อ feature เป็นชื่อคอลัมน์ - เพิ่ม prefix
Counts_ให้กับชื่อคอลัมน์เพื่อให้ระบุได้ง่าย - เชื่อม DataFrame นี้ (
cv_df) เข้ากับ DataFrame เดิม (speech_df) ในแนวคอลัมน์
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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())