Python 如何计算DataFrame列中的字数？

我有来自消费者调查的数据。在调查中，有一个问题专门询问如何根据他们希望从快递服务中获得的服务列表改进服务，并且数据存储在开放式数据库中。因为数据是句子，所以我进行了文本挖掘，得到了列中一些名词的列表。数据如下所示

因此，我的问题是如何计算这些单词。我想知道每个单词的频率。这可能看起来像这样

苹果330 橙色250 梨180

如何编写代码来计算列列表中的每个单词

---

谢谢

在列上分解

数据帧。将

count\u值应用于列

df.explode('Text_mining')['Text_mining'].value_counts()

分解列上的数据帧。将
count\u值应用于列

df.explode('Text_mining')['Text_mining'].value_counts()

您可以使用
df['Text\u mining'].explode（）.value\u counts（）
。它可以工作。谢谢您可以使用
df['Text\u mining'].explode（）.value\u counts（）
。它可以工作。谢谢