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使用apply方法在pandas列上使用gensim短语

,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
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import pandas as pd
from gensim.models.phrases import Phrases, Phraser
  1. 创建一个示例数据集:
代码语言:txt
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data = {'text': ['I love to play football', 'She likes to play basketball', 'He enjoys playing tennis']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 定义一个函数,用于将文本转换为句子列表:
代码语言:txt
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def preprocess_text(text):
    sentences = text.lower().split('.')
    return [sentence.split() for sentence in sentences]
  1. 对文本进行预处理,将其转换为句子列表:
代码语言:txt
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df['sentences'] = df['text'].apply(preprocess_text)
  1. 构建短语模型:
代码语言:txt
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sentences = df['sentences'].tolist()
phrases = Phrases(sentences, min_count=1, threshold=1)
phraser = Phraser(phrases)
  1. 应用短语模型到列中的句子列表:
代码语言:txt
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df['phrases'] = df['sentences'].apply(lambda x: phraser[x])
  1. 查看结果:
代码语言:txt
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print(df['phrases'])

这样,你就可以使用apply方法在pandas列上使用gensim短语了。apply方法可以将自定义的函数应用到DataFrame的列上,而gensim的Phrases模型可以用于检测和提取短语。通过将短语模型应用到列中的句子列表,可以将常见的短语组合识别出来,从而提高文本处理的效果。

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