Python: как преобразовать каждое слово каждой строки в числовые значения в DataFrame - Fcodenotes

Чтобы преобразовать каждое слово каждой строки в DataFrame в числовое значение в Python, вы можете использовать различные методы. Вот несколько подходов:

Метод 1: использование предопределенного словаря сопоставления.
Вы можете создать словарь сопоставления, в котором каждому уникальному слову присваивается числовое значение. Затем вы можете перебирать каждую строку и слово в DataFrame, искать соответствующее числовое значение в словаре сопоставления и заменять слово числовым значением.

# Example DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Text': ['hello world', 'python programming', 'data analysis']})
# Define mapping dictionary
mapping = {'hello': 1, 'world': 2, 'python': 3, 'programming': 4, 'data': 5, 'analysis': 6}
# Convert words to numeric values
for index, row in df.iterrows():
    words = row['Text'].split()
    numeric_values = [str(mapping[word]) for word in words]
    df.at[index, 'Text'] = ' '.join(numeric_values)
print(df)

Выход:

Метод 2: использование CountVectorizer из scikit-learn
CountVectorizerиз scikit-learn можно использовать для преобразования текста в матрицу количества токенов. Вы можете разместить CountVectorizerв текстовом столбце DataFrame и преобразовать его для получения числового представления.

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# Example DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Text': ['hello world', 'python programming', 'data analysis']})
# Initialize CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer()
# Fit and transform the text column
numeric_values = vectorizer.fit_transform(df['Text']).toarray()
# Update the DataFrame with numeric values
df['Text'] = [' '.join(map(str, row)) for row in numeric_values]
print(df)

Выход:

Метод 3: использование пользовательской функции с помощью pandas apply()
Вы можете определить пользовательскую функцию, которая преобразует каждое слово в числовое значение и применяет ее к каждой строке DataFrame, используя apply()функция.

# Example DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Text': ['hello world', 'python programming', 'data analysis']})
# Define custom function to convert words to numeric values
def convert_to_numeric(text):
    mapping = {'hello': 1, 'world': 2, 'python': 3, 'programming': 4, 'data': 5, 'analysis': 6}
    words = text.split()
    numeric_values = [str(mapping[word]) for word in words]
    return ' '.join(numeric_values)
# Apply the custom function to the Text column
df['Text'] = df['Text'].apply(convert_to_numeric)
print(df)

Выход: