按N-Gram字符向量化Pandas DataFrame，并追加列名

是指将Pandas DataFrame中的文本数据按照N-Gram字符向量化的方法进行处理，并将处理后的结果作为新的列添加到DataFrame中。

N-Gram是一种文本特征提取方法，它将文本分割成连续的N个字符或词语，并将其作为特征表示。在字符级别的N-Gram中，N表示连续字符的个数。例如，对于字符串"Hello"，当N=2时，字符级别的2-Gram表示为['He', 'el', 'll', 'lo']。

下面是按N-Gram字符向量化Pandas DataFrame的步骤：

1. 导入所需的库：

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

1. 创建一个包含文本数据的Pandas DataFrame：

data = {'text': ['Hello', 'World', 'Cloud', 'Computing']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 定义N-Gram的参数：

ngram_range = (2, 2)  # 表示字符级别的2-Gram

1. 初始化CountVectorizer对象，并进行N-Gram向量化：

vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=ngram_range)
X = vectorizer.fit_transform(df['text'])

1. 将N-Gram向量化的结果转换为DataFrame，并追加列名：

ngram_df = pd.DataFrame(X.toarray(), columns=vectorizer.get_feature_names())
df = pd.concat([df, ngram_df], axis=1)

最终，DataFrame中将包含原始文本数据和N-Gram向量化后的结果。

N-Gram字符向量化可以用于文本分类、情感分析、文本相似度计算等任务。它可以捕捉到文本中的局部特征，帮助机器学习模型更好地理解文本数据。

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