Python TF-IDF计算中的名称定义

我有一个数据集，其中包含一组文章。我合并了元数据和json文件，并创建了一个数据框架。这是我的密码：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

import pandas as pd
import numpy as np 

vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(merged_df['Title'][39100])

print(X.shape)

query = "How to prevent covid19"
query_vec = vectorize.transform([query])
result = cosine_similarity(X,query_vec).reshape((-1,))

for i in result.argsort()[-10:][::-1]:
    print(merged_df.iloc['Title'][i,0], "--", merged_df.iloc['Title'][i,1])

我想计算Title的TFIDF来处理查询，这有助于我找到一些相关的论文。

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为什么提示名称“merged_df”未定义？

在代码中，merged_df未定义。数据帧从未创建，因此未定义