pd.DataFrame() kullanarak ve ilk argüman olarak değerleri, ikinci argüman olarak da sütunları (veya özellikleri) belirterek count_df ve tfidf_df DataFrame’lerini oluştur.
- Değerlere, sırasıyla count_train ve tfidf_train nesnelerinin .A özniteliğiyle erişebilirsin.
- Sütunlara, count_vectorizer ve tfidf_vectorizer nesnelerinin .get_feature_names() metodlarıyla erişebilirsin.
Yapılarını incelemek için her bir DataFrame’in başını yazdır. Bu senin için yapıldı.
Sütun adlarının her iki DataFrame’de de aynı olup olmadığını test etmek için, difference adlı yeni bir nesne oluşturarak count_df’nin tfidf_df’den farkı olan sütunlarını gör. DataFrame’in sütunlarına .columns özniteliğiyle erişebilirsin. set(count_df.columns) kümesinden set(tfidf_df.columns) kümesini çıkar.
İki DataFrame’in eşdeğer olup olmadığını test etmek için, count_df üzerinde .equals() metodunu tfidf_df argümanıyla kullan.

Hangi olası özellikler?

Python ile Doğal Dil İşlemeye Giriş