Python 如何从movie review数据集生成用于分类的数据帧？

我是新来的熊猫，试图用一些数据来练习。我得到以下格式的培训数据集。
这是电影评论的数据集。如何从这类数据中生成数据帧以用于SVM分类。我已经使用[12000*12]大小数据进行分类，其中每行的属性数相等。但在这里，属性的长度并不相等。我如何修改这个

PhraseId    SentenceId  Phrase  Sentiment
1   1   Wanker Goths are on the loose ! 2
2   1   Wanker Goths    2
3   1   Wanker  2
4   1   Goths   2
5   1   are on the loose !  2
6   1   are on the loose    2
7   1   on the loose    2
8   1   the loose   2
9   2   made Eddie Murphy a movie star and the man has n't aged a day . 3
10  2   made Eddie Murphy a movie star and the man  3
11  2   Eddie Murphy a movie star and the man   2
12  2   a movie star and the man    2
13  2   a movie star and    2
14  2   has n't aged a day .    2
15  2   has n't aged a day  3
16  2   aged a day  2

这是实际培训（部分）

我的目标是使用数字数据映射从该数据集形成一个数据帧，以便我可以使用该数据帧对情绪进行分类。

使用纯python：

t = """PhraseId    SentenceId  Phrase  Sentiment
1   1   Wanker Goths are on the loose ! 2
2   1   Wanker Goths    2
3   1   Wanker  2
4   1   Goths   2
5   1   are on the loose !  2"""

按换行符拆分字符串：

t = t.split('\n')

然后获取拆分字符串的列表：

s = [i.split() for i in t]

然后合并短语并获得数据帧：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([(i[0],i[1],' '.join(i[2:-1]),i[-1]) for i in s],columns=s[0])
df = df.ix[1:]
print df

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我知道熊猫有一个get_dummies（），但我从来没有在文本分类问题中使用过。对不起，我只知道如何将其转换为数据帧。谢谢，先生。我知道这部分。我实际上需要进一步转换