用python将文件分为标签集和数据集进行文本特征向量化并建立词袋模型代码

以下是用Python将文件分为标签集和数据集进行文本特征向量化并建立词袋模型的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 读取文件
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)

# 分离标签集和数据集
labels = data[0]
corpus = data[1]

# 特征提取与向量化
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 获取词袋模型中的所有词汇
vocab = vectorizer.get_feature_names()

# 将特征向量转换为DataFrame格式并添加词汇列
df = pd.DataFrame(X.toarray(), columns=vocab)

# 打印标签集和词袋模型
print(labels)
print(df.head())

需要注意的是，上述代码中的 `data.csv` 文件应该是一个包含两列数据的 CSV 文件，第一列是标签，第二列是文本数据。如果你的文件格式不同，需要根据实际情况修改代码。