我正在嘗試建立一個回歸模型,以便根據出現的單詞來預測收視率(1-5)(回歸本身并不一定表現良好,更多的是關于所采用的方法).

我使用以下代碼創建了一個詞頻矩陣：

bow = df.Review2.str.split().apply(pd.Series.value_counts)

看起來像這樣：

我現在有興趣刪除在整個評論中很少出現的列(單詞).此外,我只想迭代不具有NaN的Rating值的評論(行).

這是我的嘗試：

# Delete row if Rating less than 1

for index, row in df.iterrows():

if (df.Rating[index] < 1):

bow.drop(bow.index[index], axis=0, inplace = True)

# Delete column if word occurs less than 50 times

sum1 = bow.sum(axis=0)

cntr = 0

for i in sum1:

if (i < 50):

bow.drop(bow.index[cntr], axis=1, inplace = True)

cntr += 1

這似乎沒有用,因為它使單詞只出現一次.

編輯：

這是我的稀疏 dataframe ,包含單詞的出現.

Col->話;

行->句子(項目的評論)(我有1.5k項,因此有1.5k行)

hi this are just some random words I don t ... zing zingy zingzang

0 1.0 NaN 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN

1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN

2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN

3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN

4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 ... NaN NaN NaN

評分是我原始數據幀中的一列,其中包含[1,5]范圍內的整數或NaN

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python用pandas提取行列_python- pandas 不删除符合条件的行和列的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。