我正在尝试为监督学习准备数据。我有我的 Tfidf 数据,它是从我的数据框中名为“合并”的列生成的
vect = TfidfVectorizer(stop_words='english', use_idf=True, min_df=50, ngram_range=(1,2))
X = vect.fit_transform(merged['kws_name_desc'])
print X.shape
print type(X)
(57629, 11947)
<class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>
但我还需要在这个矩阵中添加额外的列。对于 TFIDF 矩阵中的每个文档,我都有一个附加数字特征的列表。每个列表的长度为 40,它由浮点数组成。
因此,为了澄清起见,我有 57,629 个长度为 40 的列表,我想将它们附加到我的 TDIDF 结果中。
目前,我在 DataFrame 中有这个,示例数据:merged["other_data"]。下面是来自合并 ["other_data"] 的示例行
0.4329597715,0.3637511039,0.4893141843,0.35840...
如何将我的数据框列的 57,629 行附加到 TF-IDF 矩阵?老实说,我不知道从哪里开始,并希望得到任何指示/指导。