通过使用pandas在现有数据框列上应用向量器，获取新数据框列中的计数向量器词汇表

通过使用pandas库，在现有数据框列上应用向量器可以获取新数据框列中的计数向量器词汇表。具体步骤如下：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

1. 创建一个数据框（DataFrame），假设数据框名为df，包含需要应用向量器的列：

df = pd.DataFrame({'text_column': ['This is the first sentence.',
                                   'This is the second sentence.',
                                   'This is the third sentence.']})

1. 初始化CountVectorizer对象，并对文本列进行拟合和转换：

vectorizer = CountVectorizer()
count_vector = vectorizer.fit_transform(df['text_column'])

1. 将转换后的计数向量器词汇表存储在新的数据框列中：

df['count_vector_column'] = list(count_vector.toarray())

这样，df数据框就会包含一个新的列count_vector_column，其中每一行都是一个计数向量器词汇表。

计数向量器是一种用于将文本数据转换为数值特征的技术。它将文本拆分成单词，并统计每个单词在文本中出现的次数。这种转换可以用于文本分类、情感分析、信息检索等任务。

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以上是关于如何使用pandas在现有数据框列上应用向量器，获取新数据框列中的计数向量器词汇表的解答。