Python 如何使用scikit学习向数据帧添加单词计数列？

我试图在亚马逊数据上建立一个情绪分析。所以，我从读取数据开始

data=pd.read\u csv（“amazon\u baby.csv”）

我想添加另一列，其中包含每个评论的字数向量，如下所示

---name---|------review-----|----rating----|----word_count----|
__________|_________________|______________|__________________|
          |                 |              |                  |
          |                 |              |                  |
          |                 |              |                  |
______________________________________________________________|

我使用以下代码

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer()
data['word_count'] = vectorizer.fit_transform(data['review'])
data.head()

虽然我希望看到单元格包含如下输出：

[{'recommend': 1.0, 'disappointed': 1.0, 'wise': 1.0, 'love': 1.0, 'it': 3.0, 'planet': 1.0, 'and': 3.0, 'bags': 1.0, 'wipes': 1.0, 'highly': 1.0, 'not': 2.0, 'early': 1.0, 'came': 1.0, 'i': 1.0, 'does': 1.0, 'my': 2.0, 'was': 1.0, 'now': 1.0, 'wipe': 1.0, 'holder': 1.0, 'leak': 1.0, 'keps': 1.0, 'osocozy': 1.0, 'moist': 1.0}]

相反，我有以下输出：

(0, 60077)\t1\n  (0, 24510)\t1\n  (0, 66612)...

---

我想这应该能回答你的问题[链接]（）我想知道的是新专栏中每一篇评论的结果。我应该如何在每一行上执行此操作？我认为这应该回答您的问题[link]（）我想在新列中列出每次审阅的结果。我应该如何在每行上执行此操作？

(0, 60077)\t1\n  (0, 24510)\t1\n  (0, 66612)...