如何使用scikit-learn将word_count列添加到dataFrame？

如何解决如何使用scikit-learn将word_count列添加到dataFrame？

我正在尝试对亚马逊数据进行情感分析。所以，我从读取数据开始

data = pd.read_csv("amazon_baby.csv")

---name---|------review-----|----rating----|
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我想添加另一列，其中包含每次评论的字数向量，就像这样

---name---|------review-----|----rating----|----word_count----|
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我使用以下代码

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer()
data['word_count'] = vectorizer.fit_transform(data['review'])
data.head()

虽然我希望看到单元格包含如下输出：

[{'recommend': 1.0,'disappointed': 1.0,'wise': 1.0,'love': 1.0,'it': 3.0,'planet': 1.0,'and': 3.0,'bags': 1.0,'wipes': 1.0,'highly': 1.0,'not': 2.0,'early': 1.0,'came': 1.0,'i': 1.0,'does': 1.0,'my': 2.0,'was': 1.0,'Now': 1.0,'wipe': 1.0,'holder': 1.0,'leak': 1.0,'keps': 1.0,'osocozy': 1.0,'moist': 1.0}]

相反，我有以下输出：

(0,60077)\t1\n  (0,24510)\t1\n  (0,66612)...