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Wie kann ich einen Datenrahmen aus einer Tabelle erstellen?
Zur Lösung dieser Aufgabe betrachten wir die Verwendung der Python-Bibliotheken NumPy und Pandas, insbesondere für die Berechnung der Kosinusähnlichkeit und die Strukturierung der Ergebnisse in einem Datenrahmen (DataFrame). Zu beachten ist, dass der vorhandene Code pseudocode-artig und unvollständig ist; wir konzentrieren uns hier auf die Ergänzung und Korrektur.
Zuerst ein Überblick über den Lösungsansatz:
1. Initialisierung eines Pandas DataFrame, um die Ergebnisse zu speichern.
2. Iteration über jede Zeile (jeden Eintrag) im Ziel-Datenrahmen und jede Referenz.
3. Berechnung der Kosinusähnlichkeit für jedes Paar aus Referenz und Zeile (Ziel-Datenrahmen Eintrag).
4. Speicherung der Ergebnisse im initialisierten Datenrahmen.
Zu beachten ist, dass die Berechnung der Kosinusähnlichkeit anhand von Textdaten normalerweise die Umwandlung der Texte in Vektoren erfordert, typischerweise durch Techniken wie TF-IDF, Word2Vec oder ähnliche. Die direkte Anwendung von
cosine_similarity wie im Pseudocode dargestellt, setzt voraus, dass diese Umwandlung bereits durchgeführt wurde.
Hier ist ein vollständiges Beispiel, das den Ansatz illustriert:
python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# Definieren der compute_similarity Funktion
def compute_similarity(references, target):
# Initialisierung eines DataFrames zur Speicherung der Ergebnisse
results = pd.DataFrame(index=target.index, columns=references)
# Iteration über den Ziel-Datenrahmen
for index, row in target.iterrows():
# Iteration über alle Referenzen
for reference in references:
# Annahme: `reference_vector` und `row_vector` sind bereits in Vektorform
# Hier müsste eine Umwandlung von `row` und `reference` in entsprechende Vektoren stattfinden
sim = cosine_similarity([reference_vector], [row_vector])
# Speichern des Ergebnisses in der Ergebnis-Matrix
results.at[index, reference] = sim[0][0]
return results
# Beispiel Daten
references = np.array(['Agriculture, farming and environment', 'Accountancy'])
target_data = {
'profession': ['Chef de projet', 'ASSUREUR', 'FONCTIONNAIRE D\'ÉTAT', 'cadre supérieur', 'fonctionnaire', 'CDB Retraite', 'professeur', 'Chef de projet', 'مدير شركة']
}
target_df = pd.DataFrame(target_data)
# Annahme: conversion_ nötig, um 'references' und 'target_df' in vektorisierte Form für die Kosinusähnlichkeitsberechnung zu überführen
# Beispiel der Anwendung (Pseudocode, da die Umwandlung zu Vektoren kontextabhängig ist und hier nicht spezifiziert wurde)
# results_df = compute_similarity(references, target_df)
Die Funktion
compute_similarity nimmt als Eingaben das
references Array und den
target DataFrame. Innerhalb der Funktion wird ein Ergebnis-DataFrame initialisiert, der für jede Kombination aus Eintrag in
target und
references die berechnete Kosinusähnlichkeit enthält. Bitte beachte, dass die Konversion von
reference und
row zu Vektoren (hier implizit mit
reference_vector und
row_vector angedeutet) entscheidend ist und auf Basis des gewählten Textvektorisierungsverfahrens implementiert werden muss.
