将 ai.classify 与 pandas 配合使用

该 ai.classify 函数使用生成 AI 根据所选的自定义标签对输入文本进行分类，只需一行代码。

注释

• 本文介绍如何将 ai.classify 与 pandas 配合使用。 若要将 ai.classify 与 PySpark 配合使用，请参阅 本文。
• 请参阅 本概述文章中的其他 AI 函数。
• 了解如何自定义 AI 函数的配置。

概述

ai.classify 函数扩展了 pandas Series 类。 若要将用户提供的标签分配给每个输入行，请对 pandas DataFrame 的文本列调用函数。

该函数返回一个 pandas Series，其中包含分类标签，该标签可以存储在新的 DataFrame 列中。

小窍门

建议将 ai.classify 函数与至少两个输入标签一起使用。

Syntax

df["classification"] = df["input"].ai.classify("category1", "category2", "category3")

参数

Name	Description
labels 必选	一个或多个 字符串 ，表示要与输入文本值匹配的分类标签集。

退货

该函数返回一个 pandas Series ，其中包含每个输入文本行的分类标签。 如果无法对文本值进行分类，则对应的标签为 null。

Example

# This code uses AI. Always review output for mistakes. 
# Read terms: https://azure.microsoft.com/support/legal/preview-supplemental-terms/.

df = pd.DataFrame([
        "This duvet, lovingly hand-crafted from all-natural fabric, is perfect for a good night's sleep.",
        "Tired of friends judging your baking? With these handy-dandy measuring cups, you'll create culinary delights.",
        "Enjoy this *BRAND NEW CAR!* A compact SUV perfect for the professional commuter!"
    ], columns=["descriptions"])

df["category"] = df['descriptions'].ai.classify("kitchen", "bedroom", "garage", "other")
display(df)

此示例代码单元提供以下输出：

相关内容

• 将 ai.classify 与 PySpark 配合使用。

• 使用 ai.analyze_sentiment检测情绪。

• 使用 ai_extract提取实体。

• 使用 ai.fix_grammar修复语法。

• 使用 ai.generate_response回答自定义用户提示。

• 使用 ai.similarity 计算相似性。

• 使用ai.summarize功能汇总文本。

• 使用 ai.translate 翻译文本。

• 详细了解 完整的 AI 函数集。

• 自定义 AI 函数的配置。

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