dataframe重新设置索引值

Terence888

1.         text        label
   
2. 1168        Cars have been around for awhile and they have...        0
   
3. 1169        Have you ever thought what it would be like no...        0
   
4. 1170        What you are about to read is going to give yo...        0
   
5. 1171        cars have many flaws nd and in this day and ag...        0
   
6. 1172        There are many advantages of limiting car usag...        0
   
7. ...        ...        ...
   
8. 44863        Dear Senator,\n\nI am writing to you today to ...        1
   
9. 44864        Dear Senator,\n\nI am writing to you today to ...        1
   
10. 44865        Dear Senator,\n\nI am writing to you today to ...        1
    
11. 44866        Dear Senator,\n\nI am writing to you today to ...        1
    
12. 44867        Dear Senator,\n\nI am writing to you today to ...        1
    
13. 9151 rows × 2 columns

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new_train（dataframe）长这样，怎么把index设置成从0开始

FishC

要将DataFrame的索引重新设置为从0开始，可以使用Pandas库中的`reset_index`方法。以下是实现方法：

1. new_train = new_train.reset_index(drop=True)

复制代码

这样，`new_train`的索引就会从0开始，并且原来的索引会被丢弃。

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Terence888

FishC 发表于 2024-11-1 17:44
要将DataFrame的索引重新设置为从0开始，可以使用Pandas库中的`reset_index`方法。以下是实现方法：

1. #绘制生成与否分布直方图
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   
3. fig,ax = plt.subplots()
   
4. distribution = train_data.label.value_counts()
   
5. 
   
6. distribution.plot(kind='bar',label='distribution of generated',alpha=.65)
   
7. ax.set_xticklabels(["ungenerated","generated"], rotation=0)
   
8. ax.set_ylabel('count')
   
9. plt.legend(loc='best')
   
10. 
    
11. plt.show()

复制代码

上述代码绘制了分布的直方图，如何给每个类别柱子上方加上数据

FishC

Terence888 发表于 2024-11-01 18:03
#绘制生成与否分布直方图
import matplotlib.pyplot  ...

要在每个柱子上方添加数据标签，可以使用`matplotlib`的`text`方法。以下是修改后的代码：

1. import matplotlib.pyplot as plt
   
2. 
   
3. fig, ax = plt.subplots()
   
4. distribution = train_data.label.value_counts()
   
5. 
   
6. distribution.plot(kind='bar', label='distribution of generated', alpha=.65)
   
7. 
   
8. # 添加数据标签
   
9. for i, count in enumerate(distribution):
   
10.     ax.text(i, count, str(count), ha='center', va='bottom')
    
11. 
    
12. ax.set_xticklabels(distribution.index, rotation=0)
    
13. ax.set_ylabel('count')
    
14. plt.legend(loc='best')
    
15. 
    
16. plt.show()

复制代码

这样，每个柱子上方就会显示对应的计数值。

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Terence888

FishC 发表于 2024-11-1 18:10
要在每个柱子上方添加数据标签，可以使用`matplotlib`的`text`方法。以下是修改后的代码：

1. from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
   
2. def get_top_ngram(corpus, n=None):#统计2元高频词元出现次数
   
3.     vec = CountVectorizer(ngram_range=(n, n)).fit(corpus)
   
4.     bag_of_words = vec.transform(corpus)#这两步合并为fit_transform函数，将文本中的词语转换为词频矩阵,矩阵元素a[i][j]表示j词在第i个文本下的词频，即各个词语出现的次数,
   
5.     sum_words = bag_of_words.sum(axis=0)
   
6.     words_freq = [(word, sum_words[0, idx])
   
7.                   for word, idx in vec.vocabulary_.items()]
   
8.     words_freq =sorted(words_freq, key = lambda x: x[1], reverse=True)
   
9.     return words_freq[:10]

复制代码

上述函数用于统计词频，其中

1. [(word, sum_words[0, idx])
   
2.                   for word, idx in vec.vocabulary_.items()]

复制代码

是在说什么

FishC

Terence888 发表于 2024-11-02 10:40
from sklearn.feature_extraction.text import CountV ...

这段代码：

1. [(word, sum_words) for word, idx in vec.vocabulary_.items()]

复制代码

是在创建一个列表，其中每个元素是一个元组，包含词语和它的总词频。具体来说：

- `vec.vocabulary_` 是一个字典，键是词语，值是词语在词频矩阵中的索引。
- `items()` 方法返回字典中所有键值对的迭代器。
- 列表推导式遍历每个词语和它的索引，创建一个元组 `(word, sum_words)`。

不过，这段代码有个问题：`sum_words` 是一个矩阵，直接使用它会导致每个元组中的第二个元素都是整个矩阵，而不是单个词的词频。你可能想要的是每个词的词频。可以这样修改：

1. words_freq = [(word, sum_words[0, idx]) for word, idx in vec.vocabulary_.items()]

复制代码

这样，每个元组中的第二个元素就是该词在整个语料库中的总词频。

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Terence888

FishC 发表于 2024-11-2 10:40
这段代码：

1. CountVectorizer

复制代码

上述代码中得到的词频矩阵是什么样的？想象不出来

FishC

Terence888 发表于 2024-11-02 10:58
CountVectorizer
上述代码中得到的词频矩阵是什么样 ...

`CountVectorizer` 将文本数据转换为词频矩阵，这个矩阵的每一行代表一个文档，每一列代表一个词汇表中的词。矩阵中的值表示该词在该文档中出现的次数。

假设我们有以下简单的语料库：

1. ["I love programming", "I love coding", "Programming is fun"]

复制代码

使用 `CountVectorizer` 处理这个语料库后，词汇表可能是这样的：

1. ['coding', 'fun', 'is', 'love', 'programming']

复制代码

对应的词频矩阵如下：

1. [[0, 0, 0, 1, 1],
   
2. [1, 0, 0, 1, 0],
   
3. [0, 1, 1, 0, 1]]

复制代码

解释：

- 第一行 `[0, 0, 0, 1, 1]` 表示第一个文档 "I love programming" 中，"love" 和 "programming" 各出现一次。
- 第二行 `[1, 0, 0, 1, 0]` 表示第二个文档 "I love coding" 中，"coding" 和 "love" 各出现一次。
- 第三行 `[0, 1, 1, 0, 1]` 表示第三个文档 "Programming is fun" 中，"fun"、"is" 和 "programming" 各出现一次。

这样，`CountVectorizer` 就将文本数据转换成了一个可以用于机器学习模型的数值矩阵。

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Terence888

FishC 发表于 2024-11-2 10:58
`CountVectorizer` 将文本数据转换为词频矩阵，这个矩阵的每一行代表一个文档，每一列代表一个词汇表中 ...

1. #AI-generated
   
2. top_n_bigrams=get_top_ngram(train_data[train_data['label'] == 1]['cleaned'],2)[:10] #2gram
   
3. x,y=map(list,zip(*top_n_bigrams))#（*）操作符用于解包上述生成的元组，map(funciton,iterable..)将function应用于iterable的元素，并返回一个迭代器
   
4. plt.barh(x,y)

复制代码

前述生成词频的函数已经生成前10个2元高频词了，这里的代码怎么还要取前10

1. top_n_bigrams=get_top_ngram(train_data[train_data['label'] == 1]['cleaned'],2)[:10]

复制代码

FishC

Terence888 发表于 2024-11-02 11:01
#AI-generated
top_n_bigrams=get_top_ngram(train_d ...

在这段代码中，`get_top_ngram` 函数已经生成了前10个2元高频词。`top_n_bigrams` 变量存储了这些高频词。接下来的代码使用 `map` 和 `zip` 函数将这些高频词的词组和频率分别解包成两个列表 `x` 和 `y`，然后用 `plt.barh(x, y)` 绘制水平条形图。

如果你想要限制只获取前10个2元高频词，可以在 `get_top_ngram` 函数返回结果后进行切片操作：

1. top_n_bigrams = get_top_ngram(train_data[train_data == 1], 2)[:10]

复制代码

这样，`top_n_bigrams` 就只包含前10个高频词组及其频率。

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