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python - 使用 pandas 将输出写入另一个文件

问题描述

我正在使用 LDA 在文本中查找主题。

import pandas
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation

n_components = 5
n_top_words = 10


def print_top_words(model, feature_names, n_top_words):
    for topic_idx, topic in enumerate(model.components_):
        message = "Topic %d: " % topic_idx
        message += " ".join([feature_names[i]
                         for i in topic.argsort()[:-n_top_words - 1:-1]])
        print(message)
    print()

df = pandas.read_csv('text.csv', encoding = 'utf-8')
text = df['a']
data_samples = text.values.tolist()

# Use tf (raw term count) features for LDA.
tf_vectorizer = CountVectorizer()
tf = tf_vectorizer.fit_transform(data_samples)


lda = LatentDirichletAllocation(n_components=n_components, max_iter=5,
                            learning_method='online',
                            learning_offset=50.,
                            random_state=0)
lda.fit(tf)

print("\nTopics in LDA model:")
tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names()
print_top_words(lda, tf_feature_names, n_top_words)

我有一个很好的输出：

LDA模型中的主题：

话题0：订单未生产好收到提前退货总希望

话题一：接木色间交破转转抵坏

话题2：发货产品可能包店提前日期坏了很好

话题3：误导性产品法国模型破开书年研究会

话题四：地址提货变更发票提货遗漏请开票提前改

但我希望将此输出写入带有熊猫的 csv 文件中。

Topic 0   Topic 1   Topic 2   ...
order     advance   ...       ...
not       return    ...       ...
produced  always    ...       ...
well      wishes    ...       ...
received  hello     ...       ...

这是可能的？

标签： pythonpandascsv

解决方案

LDA模型中的主题：

话题0：订单未生产好收到提前退货总希望

话题一：接木色间交破转转抵坏

话题2：发货产品可能包店提前日期坏了很好

话题3：误导性产品法国模型破开书年研究会

话题四：地址提货变更发票提货遗漏请开票提前改

df.to_csv("filename.csv")

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