Pandas 计算皮尔逊'；多维特征的s系数

我有一个数据框，其中每行对应一个样本，每列代表一个特征。现在，我的一个列是一个字符串列，其中包含类似“这是一个红苹果”的文本。我怎样才能将其转换为一种形式，使pearson的相关矩阵可以针对该数据帧进行计算？ 类似地，我还有另一列，它接收标识符列表

以下是一个例子：

 id     text                   list_of_ids      score1 score2
 1.    "This is An apple"      [1, 2, 3, 4]     4.6.   1.0
 2.    "This is An orange"     [1, 5, 6]        5.2    1.4

使用-

输出

    col1    col2    col3    col4    An  This    apple   is  orange
0   This is An apple    [1, 2, 3, 4]    4.6 1.0 1   1   1   1   0
1   This is An orange   [1, 5, 6]   5.2 1.4 1   1   0   1   1

---

然后，您可以使用

删除不需要的列，如果字数会变得非常大怎么办？这仍然是计算相关性的正确方法吗？

    col1    col2    col3    col4    An  This    apple   is  orange
0   This is An apple    [1, 2, 3, 4]    4.6 1.0 1   1   1   1   0
1   This is An orange   [1, 5, 6]   5.2 1.4 1   1   0   1   1