パンダのデータフレームメモリのpython

Question

私はX = vect.fit_transform(df.pop('Phrase')).toarray()に問題を抱えている私は、データフレームに疎行列（156060x11780）を変換したいが、私は、これは私のコード

vect = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, analyzer='word', 
         stop_words='english' , tokenizer=tokenize, 
         strip_accents = 'ascii') 

X = vect.fit_transform(df.pop('Phrase')).toarray() 

for i, col in enumerate(vect.get_feature_names()): 
    df[col] = X[:, i] 

でメモリエラーを取得します。どうすれば解決できますか？

Answer 1

これを試してみてください：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 
vect = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, analyzer='word', stop_words='english', 
         tokenizer=tokenize, 
         strip_accents='ascii',dtype=np.float16) 
X = vect.fit_transform(df.pop('Phrase')) # NOTE: `.toarray()` was removed 


for i, col in enumerate(vect.get_feature_names()): 
    df[col] = pd.SparseSeries(X[:, i].toarray().reshape(-1,), fill_value=0) 

UPDATE：私たちは、スパース配列から直接SparseDataFrameを構築することができ0.20+パンダのための：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 
vect = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, analyzer='word', stop_words='english', 
         tokenizer=tokenize, 
         strip_accents='ascii',dtype=np.float16) 

df = pd.SparseDataFrame(vect.fit_transform(df.pop('Phrase')), 
         columns=vect.get_feature_names(), 
         index=df.index)