matrixをデータフレームに変換する方法を教えてください

Question

下記の様にvectrizerを利用し、特徴量matrixを作成致しました。

matrix = vectorizer.fit_transform(list)

作成したmatrixをデータフレームに変換したく下記のコードを書いたのですが、エラーが表示されました

df = pd.DataFrame(matrix)

エラーメッセージ：
DataFrame constructor not properly called!

matrixをデータフレームに変換する方法をご教示頂きますと幸いです。

Answer 1

toarray()すればよいです。

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

lst = ["ああ いい うう", "ああ いい ええ"]
vectorizer = CountVectorizer()
matrix = vectorizer.fit_transform(lst)
df = pd.DataFrame(matrix.toarray())
print(df)
#   0  1  2  3
#0  1  1  1  0
#1  1  1  0  1

Comments

[D7U]

ありがとうございます！　シンプルに解決することができました！

Answer 2

どのような形式のDataFrameを得たいのかが分かりませんが、matrixと同じ形式にしたいのであられば、こんな感じで書けます。

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

corpus = ["aaa bbb ccc aaa", "aaa ccc ddd ccc"]
vectorizer = CountVectorizer()
matrix = vectorizer.fit_transform(corpus)
# (0, 0)        2
# (0, 1)        1
# (0, 2)        1
# (1, 0)        1
# (1, 2)        2
# (1, 3)        1
m = matrix.tocoo()
df = pd.DataFrame({'data': m.data},
                  index=[m.row, m.col])
#     data
#0 0     2
#  1     1
#  2     1
#1 0     1
#  2     2
#  3     1

Comments

[D7U]

ありがとうございます！