将tf-idf值添加为矩阵中的列

Question

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

item = list(df['item1']) + list(df['item2'])
tfidf = TfidfVectorizer()
tfidf_sp = tfidf.fit_transform(item)

for i in len(list(df['item1'])):
    new_list =[]
    new_list.append(tfidf.idf_)
df['updated_item'] = list(new_list)

我试图将tfidf分数添加为功能。 这是正确的方法吗？

item1的形状为（400k），item2的形状相同。 tfidf_sp的形状为（800k，100k）。

Answer 1

import pandas as pd

pd.DataFrame(tfidf_sp, columns = tfidf.get_feature_names())

这将为您提供一个矩阵，其中的列作为tfidf词汇，每行包含与每个项目相对应的tfidf值。

希望这可以帮助。

编辑：

尝试将获得的术语文档矩阵转换为数组，如下所示：

tfidf_sp = tfidf.fit_transform(item).toarray()

这将解决Pandas错误。