sum()으로 데이터에 등장하는 단어들의 합을 구할 수 있다. axis=0으로 해서 열 방향으로 합을 구하고, 단어와 빈도로 짝지어진 표를 출력해 보자(축의 방향에 대한 설명은 5.8절을 참고하기 바란다).

dist = np.sum(train_feature_vector, axis=0)
 
pd.DataFrame(dist, columns=vocab)

실행 결과

문서에 등장하는 단어의 빈도수를 판다스의 데이터 프레임 형태로 찾아봤다. 이제 TfidfTransformer()를 사용해서 벡터 기반 머신러닝을 할 수 있는 준비가 되었다.