带有TfidfVectorizer的ColumnTransformer产生“空词汇”错误

Question

我正在运行一个非常简单的实验，ColumnTransformer目的是转换列数组，在此示例中为[“ a”]：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.compose import ColumnTransformer
dataset = pd.DataFrame({"a":["word gone wild","gone with wind"],"c":[1,2]})
tfidf = TfidfVectorizer(min_df=0)
clmn = ColumnTransformer([("tfidf", tfidf, ["a"])],remainder="passthrough")
clmn.fit_transform(dataset)

这给了我：

ValueError: empty vocabulary; perhaps the documents only contain stop words

显然，TfidfVectorizer可以fit_transform()自己做：

tfidf.fit_transform(dataset.a)
<2x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
    with 6 stored elements in Compressed Sparse Row format>

发生这种错误的原因可能是什么？如何纠正？

Answer 1

那是因为您提供的是["a"]而不是"a"in ColumnTransformer。根据文档：

标量字符串或整数应在转换器期望X像一维数组（矢量）的情况下使用，否则会将二维数组传递给转换器。

现在，TfidfVectorizer需要一个字符串迭代器作为输入（因此是一维字符串数组）。但是，由于您要发送的列名列表ColumnTransformer（即使该列表仅包含一个列），因此它将是二维数组，并将传递给TfidfVectorizer。因此，错误。

更改为：

clmn = ColumnTransformer([("tfidf", tfidf, "a")],
                         remainder="passthrough")

为了获得更多理解，请尝试使用以上内容从pandas DataFrame中选择数据。在执行以下操作时，请检查返回数据的格式（dtype，形状）：

dataset['a']

vs 

dataset[['a']]

更新：@SergeyBushmanov，关于您对其他答案的评论，我认为您在误解文档。如果要在两列上执行tfidf，则需要传递两个转换器。像这样：

tfidf_1 = TfidfVectorizer(min_df=0)
tfidf_2 = TfidfVectorizer(min_df=0)
clmn = ColumnTransformer([("tfidf_1", tfidf_1, "a"), 
                          ("tfidf_2", tfidf_2, "b")
                         ],
                         remainder="passthrough")