我的熊猫专栏文字很大，我想首先对该专栏的整个文字训练一个LDA模型，并确定50个主题：
doc_clean = df['tweet_tokenized'].tolist()
dictionary = corpora.Dictionary(doc_clean)
doc_term_matrix = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in doc_clean]
lda = LdaMulticore(doc_term_matrix, id2word=dictionary, num_topics=50)
然后，我想创建与每个主题关联的50列，并遍历每一行，并将其属于任何一个主题的概率放入其对应的主题，并为其余主题设置零。
例如，如果在第一行上应用经过训练的LDA的结果是：
new_doc = dictionary.doc2bow(tweet1)
results = lda(new_doc)
results:
[(1, 0.92), (4,0.42)]
意味着tweet1属于主题1的概率为0.92，属于主题4的概率为0.42，我想有50个与主题1，主题2，...，主题50相关的新列，然后主题1的值是0.92，主题4为0.42，其他所有主题为零：
topic1 topic2 topic3 topic4 topic5 ... topic50
tweet1 0.92 0 0 0.42 0 ... 0
有什么pythonic方法可以快速完成最后一部分（即填充50列）？
参考方案
有一个很好的端到端教程，涵盖了您正在使用的工具，熊猫和LDA的需求：
https://www.machinelearningplus.com/nlp/topic-modeling-gensim-python/
您需要寻找的部分是18.在每个句子中找到主要主题，19.为每个主题找到最具代表性的文档，以及20.跨文档的主题分布。
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