pandas - 如何在 Pandas 数据框中查找列的 ngram 频率？

Question

以下是我拥有的输入 Pandas 数据框。



我想找到unigrams和bigrams的频率。我期望的示例如下所示

如何使用 nltk 或 scikit 学习做到这一点？

我写了下面的代码，它接受一个字符串作为输入。如何将其扩展到系列/数据框？

from nltk.collocations import *
desc='john is a guy person you him guy person you him'
tokens = nltk.word_tokenize(desc)
bigram_measures = nltk.collocations.BigramAssocMeasures()
finder = BigramCollocationFinder.from_words(tokens)
finder.ngram_fd.viewitems()

Answer 1

如果你的数据是这样的

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
    'must watch. Good acting',
    'average movie. Bad acting',
    'good movie. Good acting',
    'pathetic. Avoid',
    'avoid'], columns=['description'])

您可以使用 CountVectorizer包裹 sklearn :

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
word_vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1,2), analyzer='word')
sparse_matrix = word_vectorizer.fit_transform(df['description'])
frequencies = sum(sparse_matrix).toarray()[0]
pd.DataFrame(frequencies, index=word_vectorizer.get_feature_names(), columns=['frequency'])

这给了你:

                frequency
good            3
pathetic        1
average movie   1
movie bad       2
watch           1
good movie      1
watch good      3
good acting     2
must            1
movie good      2
pathetic avoid  1
bad acting      1
average         1
must watch      1
acting          1
bad             1
movie           1
avoid           1

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fit只会“训练”你的向量化器:它会拆分你的语料库中的单词并用它创建一个词汇表。然后 transform可以采用新文档并根据向量化词汇表创建频率向量。

这里你的训练集是你的输出集，所以你可以同时做这两个 ( fit_transform )。因为您有 5 个文档，所以它会创建 5 个向量作为矩阵。你想要一个全局向量，所以你必须做一个 sum .

编辑 2

对于大数据帧，您可以使用以下方法加快频率计算:

frequencies = sum(sparse_matrix).data