python – NLTK ConditionalFreqDist到Pandas数据帧
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我正在尝试使用nltk.ConditionalFreqDist生成的表,但我似乎无法找到任何关于将表写入csv文件或导出为其他格式的文档.我喜欢在pandas dataframe对象中使用它,这也很容易写入csv.我能找到的唯一一个推荐的pickling the CFD object并没有真正解决我的问题.
我编写了以下函数来将nltk.ConditionalFreqDist对象转换为pd.DataFrame:
def nltk_cfd_to_pd_dataframe(cfd):
""" Converts an nltk.ConditionalFreqDist object into a pandas DataFrame object. """
df = pd.DataFrame()
for cond in cfd.conditions():
col = pd.DataFrame(pd.Series(dict(cfd[cond])))
col.columns = [cond]
df = df.join(col, how = 'outer')
df = df.fillna(0)
return df
但是,如果我要这样做,也许只需要编写一个新的ConditionalFreqDist函数来生成一个pd.DataFrame.但在重新发明轮子之前,我想看看是否有任何我缺少的技巧 – 无论是在NLTK还是其他地方,使ConditionalFreqDist对象与其他格式对话,最重要的是将其导出到csv文件.
谢谢.
解决方法:
好的,所以我继续编写了一个条件频率分配函数,它接受了像nltk.ConditionalFreqDist函数这样的元组列表,但返回了一个pandas Dataframe对象.比将cfd对象转换为数据帧更快:
def cond_freq_dist(data):
""" Takes a list of tuples and returns a conditional frequency distribution as a pandas dataframe. """
cfd = {}
for cond, freq in data:
try:
cfd[cond][freq] += 1
except KeyError:
try:
cfd[cond][freq] = 1
except KeyError:
cfd[cond] = {freq: 1}
return pd.DataFrame(cfd).fillna(0)
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – NLTK ConditionalFreqDist到Pandas数据帧全部内容,希望文章能够帮你解决python – NLTK ConditionalFreqDist到Pandas数据帧所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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