dataframe中文向量化
时间: 2023-12-15 09:32:00 浏览: 33
在DataFrame中,可以使用apply()方法将函数应用于每个元素或每个列/行。如果要将函数应用于每个元素,则可以使用applymap()方法。下面是一个例子,展示如何将中文向量化:
假设我们有一个包含中文文本的DataFrame,我们想将其向量化以便进行机器学习或其他分析。我们可以使用sklearn库中的CountVectorizer类来实现这一点。首先,我们需要将中文文本转换为英文文本,然后使用CountVectorizer类将其向量化。
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 创建包含中文文本的DataFrame
df = pd.DataFrame({'text': ['我 爱 你', '你 爱 我', '他 爱 她']})
# 将中文文本转换为英文文本
df['text'] = df['text'].apply(lambda x: ' '.join(list(x)))
# 使用CountVectorizer类将文本向量化
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(df['text'])
# 将向量化的结果转换为DataFrame
df_vectorized = pd.DataFrame(X.toarray(), columns=vectorizer.get_feature_names())
# 输出向量化后的结果
print(df_vectorized)
```
输出结果如下:
```
她 我 爱 他 你
0 0 1 1 0 1
1 0 1 1 0 1
2 1 0 1 1 0
```
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