เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

จัดระเบียบข้อมูลการโทรที่ถอดเสียงแล้ว

เราใกล้จะพร้อมสร้างตัวจำแนกข้อความแล้ว แต่ตอนนี้ข้อมูลข้อความที่ถอดเสียงทั้งหมดยังอยู่ใน list สองชุด ได้แก่ pre_purchase_text และ post_purchase_text

เพื่อจัดระเบียบข้อมูลให้เหมาะสมกับการสร้างตัวจำแนกข้อความและการใช้งานในอนาคต เราจะนำข้อมูลทั้งหมดมาไว้ใน pandas DataFrame

เริ่มต้นด้วยการ import pandas เป็น pd จากนั้นสร้าง DataFrame สำหรับข้อมูลหลังการซื้อชื่อ post_purchase_df โดยใช้ pd.DataFrame()

เราจะส่ง dictionary เข้าไปใน pd.DataFrame() โดยมีคีย์ "label" ที่มีค่าเป็น "post_purchase" และคีย์ "text" ที่มีค่าเป็น list post_purchase_text

ทำเช่นเดียวกันสำหรับ pre_purchase_df แต่ใช้ pre_purchase_text แทน

เพื่อรวบรวมข้อมูลทั้งหมดไว้ในที่เดียว เราจะใช้ pd.concat() และส่ง DataFrame ทั้งสองชุดเข้าไป

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Spoken Language Processing ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง post_purchase_df โดยใช้ list post_purchase_text
  • สร้าง pre_purchase_df โดยใช้ list pre_purchase_text
  • รวม DataFrame ทั้งสองชุดเข้าด้วยกันโดยใช้ pd.concat()

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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())
แก้ไขและรันโค้ด