导出相关词 TF-IDF TextBlob python

Question

我按照这个tutorial在我的文档中搜索了相关的词。我的代码：

>>> for i, blob in enumerate(bloblist):
print i+1
scores = {word: tfidf(word, blob, bloblist) for word in blob.words}
sorted_words = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for word, score in sorted_words[:10]:
    print("\t{}, score {}".format(word, round(score, 5)))

1
 k555ld-xx1014h, score 0.19706
 fuera, score 0.03111
 dentro, score 0.01258
 i5, score 0.0051
 1tb, score 0.00438
 sorprende, score 0.00358
 8gb, score 0.0031
 asus, score 0.00228
 ordenador, score 0.00171
 duro, score 0.00157 
2
 frentes, score 0.07007
 write, score 0.05733
 acceleration, score 0.05255
 aprovechando, score 0.05255
 . . .

这是我的问题，我想导出一个包含以下信息的数据框：索引、前 10 个单词（以逗号分隔）。我可以用 pandas 数据框保存的东西。示例：

TOPWORDS = pd.DataFrame(topwords.items(), columns=['ID', 'TAGS'])

提前谢谢大家。

Answer 1

可能你的元组有问题....

文档..

https://docs.python.org/2/tutorial/datastructures.html

http://www.tutorialspoint.com/python/python_tuples.htm

给你！

Answer 2

已解决！

这是我的解决方案，也许不是最好的，但它确实有效。

tags = {}
for i, blob in enumerate(bloblist):
      scores = {word: tfidf(word, blob, bloblist) for word in blob.words}
      sorted_words = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
      a =""
      for word, score in sorted_words[:10]:
           a= a + ' '+ word
      tags[i+1] = a

导出相关词 TF-IDF TextBlob python

Exporting relevant words TF-IDF TextBlob python

python

text-mining

tf-idf

textblob