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# dict['key']가 가능 title_to_index = dict(zip(data['title'], data.index)) # 영화 제목 Father of the Bride Part II의 인덱스를 리턴 idx = title_to_index['Father of the Bride Part II'] print(idx) array -> list변환 for 정렬 sim_scores = list(enumerate(cosine_sim[idx])) # 유사도에 따라 영화들을 정렬한다. sim_scores = sorted(sim_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)

tfidf = dict(zip(vectorizer.gㅗ et_feature_names(), vectorizer.idf_)) # 토큰이름, 토큰값 pd.DataFrame(columns=['tfidf']).from_dict(dict(tfidf), orient='index') # tfidf는 딕셔너리상태, key를 'index'로 받고 값은 그대로, 열은 'tfidf'로 한다

TRUNCATE 또는 TRUNCATE TABLE문은 테이블에서 모든 행을 삭제하는 데이터 정의 언어(DDL)이다. 데이터베이스가 가지고 있는 무결성을 유지하는 메커니즘을 생략하여 빠른 제거를 실현하고 있는 경우가 많다. import string # 문자/숫자의 리스트 출력 grouped_df = train_df.groupby('author') for a, b in grouped_df: # a는 그룹화한 변수의 값들, b는 그 이외의 합쳐진것들 for c, d in b.iterrows(): # c는 인덱스, d는 합쳐진 집합을 하나씩 푼것

.split(expand=True) .unstack() codecs