Python 列上的按计数字符串出现次数

我想计算分组数据帧列中字符串的出现次数

假设我有以下数据帧：

catA    catB    scores
A       X       6-4 RET
A       X       6-4 6-4
A       Y       6-3 RET
B       Z       6-0 RET
B       Z       6-1 RET

首先，我想按

catA

和

catB

进行分组。对于每一组，我想在

得分

列中计算

RET

的发生率

结果应该如下所示：

catA    catB    RET
A       X       1
A       Y       1
B       Z       2

通过两列进行分组很容易：

grouped=df.groupby（['catA'，'catB']）

但下一步是什么？

调用对象上的“分数”列并使用矢量化方法，使用此方法过滤

组

，然后调用：

要指定为列，请使用，以便聚合返回其索引与原始df对齐的序列：

In [35]:
df['count'] = df.groupby(['catA', 'catB'])['scores'].transform(lambda x: x[x.str.contains('RET')].count())
df

Out[35]:
  catA catB   scores count
0    A    X  6-4 RET     1
1    A    X  6-4 6-4     1
2    A    Y  6-3 RET     1
3    B    Z  6-0 RET     2
4    B    Z  6-1 RET     2

---

这是否永久存储在新列中？如果不是，如何将其存储为新列？我想做的是，如果计数大于某个数字，我只想显示输出。如何搜索两个不同的字符串？所以str可以包含

RET

或

ASDF

？然后我需要一个正则表达式，对吗？使用

x.str.contains（'RET | ASDF'）

你还应该发布你的全部要求，更新你的问题，并将你的问题保留为每个问题一个问题，而不是增加你的问题抱歉。我在提问时不知道这个要求。现在没事了……不用担心，但你必须明白，SO不是一个论坛网站，它是一个Q+a网站，所以为了帮助他人，你需要用足够的信息来全面定义你的问题，以帮助所有人。如果我的答案完全解决了您的问题，那么您可以接受它，我的答案左上角将有一个空勾号

In [35]:
df['count'] = df.groupby(['catA', 'catB'])['scores'].transform(lambda x: x[x.str.contains('RET')].count())
df

Out[35]:
  catA catB   scores count
0    A    X  6-4 RET     1
1    A    X  6-4 6-4     1
2    A    Y  6-3 RET     1
3    B    Z  6-0 RET     2
4    B    Z  6-1 RET     2