如何将此打印语句转换为数据框？ Python NLP LSA 主题

如何解决如何将此打印语句转换为数据框？ Python NLP LSA 主题

我需要将这些 LSA 主题添加到我的数据框中的每个相应主题中。如何在数据框中获取此打印语句输出？

--> 我正在尝试获取一个数据框，其中包含不同列中的主题编号及其对应的关键字。

# most important words for each topic
vocab = vect.get_feature_names()

for i,comp in enumerate(lsa_model.components_):
    vocab_comp = zip(vocab,comp)
    sorted_words = sorted(vocab_comp,key= lambda x:x[1],reverse=True)[:3]
    print("Topic "+str(i)+": ")
    for t in sorted_words:
        print(t[0],end=" ")
    print("\n")

主题 1： xxx yyy zzz . . . 主题8： fddd dddd dsdsd

主题 9： 啊啊啊啊啊哈

解决方法

将以下行添加到您的工作环境顶部：

  <ion-label>Focus State {{fooInputFocusState}}</ion-label>
  <ion-input [(appFocusState)]="fooInputFocusState" ></ion-input>

并且，在您的函数中的 import pandas as pd headings=['Name_of_Variable1','Name_of_Variable2'] # add more as needed df = pd.DataFrame([],columns=headings)

之后添加以下行或类似内容

for t in sorted_words:

看起来像：

df = df.append(t,ignore_index=True)

请使用以下材料正确使用附加功能：https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-dataframe-append/

,

假设您有一个名为 df 的数据框，其中 LSA 主题存储为列名 df['topics] 下的整数

您可以执行以下操作：

topic_map = {}
for i,comp in enumerate(lsa_model.components_):
    vocab_comp = zip(vocab,comp)
    sorted_words = sorted(vocab_comp,key= lambda x:x[1],reverse=True)[:3]
    topic_map[i] = ' '.join(sorted_words)

df['topics'] = df['topics'].apply(lambda x: topic_map[x])