Python 计算pandas中文本列中最常用的短语

我有一个pandas数据框，它有一个文本列，每个记录有50个短语，用“|”分隔，我想计算整个数据中前50个短语。例如，数据中的“文本”列在每行中有4个由管道分隔的短语。（真实数据有50个短语）。管道前后的空间

                                        text
       0    "Andy | max min | tea | pal"
       1    "no limit | toy 2011 | hess | mix"
       2    "Andy | Andy | toy 2011| pal"

如何找到前n个功能？例如，在上述三个短语中，前三个短语是：

 Andy       3
 toy 2011   2
 pal        2

请尝试：

from collections import Counter
# df["text"] = df["text"].str.split(" | ")
df["text"] = df["text"].apply(lambda x: [s.strip() for s in x.split("|")])
c = Counter([item for row in df.text for item in row])
c.most_common(3)
[('Andy', 3), ('pal', 2), ('toy 2011', 2)]

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这是另一种获得答案的方法

df['text'].str.lower().str.split('|').explode().str.strip().value_counts().nlargest(3)

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示例显示每行只有4个，并且在|或不|旁边有空格吗？@Christian Sloper这是示例，只有真实数据有50个短语，管道前后有空格