ПочатиПочніть безкоштовно

Текст у DataFrame

Тепер, коли ви згенерували ці ознаки на основі лічильників у масиві, їх потрібно переформатувати, щоб їх можна було поєднати з рештою набору даних. Це можна зробити, перетворивши масив на pandas DataFrame з назвами ознак, які ви знайшли раніше, як назвами стовпців, а потім об'єднавши його з початковим DataFrame.

Масив numpy (cv_array) і векторизатор (cv), які ви налаштували в попередній вправі, доступні у вашому робочому середовищі.

Ця вправа є частиною курсу

Feature Engineering для машинного навчання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть DataFrame cv_df, що містить cv_array як значення та імена ознак як назви стовпців.
  • Додайте префікс Counts_ до назв стовпців для зручної ідентифікації.
  • Об'єднайте цей DataFrame (cv_df) з початковим DataFrame (speech_df) по стовпцях.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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())
Редагувати та запускати код