Python 计算每个日期的频率字

我想数一数每个日期有多少个句子包含特定的单词。 例如：

Date    Sentences
2020-10-22 Word1 bla bla bla Word2
2020-10-22 Bla bla bla bla
2020-10-22 Word3 bla bla 
2020-10-22 Word1 bla bla bla
2020-10-23 Word3 bla 
2020-10-23 Word1 bla bla 
...

我要搜索的单词用Wordx标识（这只是一个例子，它们是像trump、money和其他的单词），而bla bla bla bla只是其他文本（例如，will not win，…）。 每一个单词，单词1，单词3，…，我想知道在一个特定的日期，它在句子中被使用的次数。 我的方法是创建一个特定单词的列表，我想在我的句子中查找这些单词，并使用GroupByDate通过日期查看它们，总结每个单词在时间中使用的次数。 比如说：

Mylist=[‘word1’,’word3’]
df[‘Sentences’].str.contains(‘|’, Mylist).groupby([‘Date’]).sum()

Word1       Freq
2020-10-22  2
2020-10-23  1

Word3      Freq
2020-10-22 1
2020-10-23 1

我没有得到预期的输出，所以我认为我在代码中写了一些错误的东西，或者这可能是解决问题的错误方法

我想要这样的东西：

Mylist=[‘word1’,’word3’]
df[‘Sentences’].str.contains(‘|’, Mylist).groupby([‘Date’]).sum()

Word1       Freq
2020-10-22  2
2020-10-23  1

Word3      Freq
2020-10-22 1
2020-10-23 1

---

您所处的路径是正确的，只需稍作语法更正：

为了在选择单个列后按

Date

分组，必须将

Date

作为索引

将要查找的模式作为第一个参数，无论是字符序列还是正则表达式

###示例数据，始终提供可调用的代码行
###或者一个干净的表，可以通过“读取”剪贴板进行分析`
df=pd.DataFrame({
‘日期’：[‘10/22’、‘10/22’、‘10/22’、‘10/22’、‘10/23’、‘10/23’]，
“句子”：[
“单词1 bla bla bla Word2”，
"呜呜呜呜",，
“Word3布拉布拉”，
“单词1布拉布拉布拉布拉布拉布拉”，
“Word3 bla”，
“Word1布拉布拉”
]
}).set_索引（“日期”）
Mylist=['Word1'，'Word3']
out={#听写理解
###实际解决方案
word:df['sequences'].str.contains（word）.groupby（'Date'）.sum（）
我的列表中的单词
}
对于键，val in out.items（）：
打印（键）
打印（val，“\n”）

输出

Word1
Date
10/22    2
10/23    1
Name: Sentences, dtype: int64

Word3
Date
10/22    1
10/23    1
Name: Sentences, dtype: int64

请注意，此解决方案不会计算同一句子中一个单词的多次出现次数，如在

中，“Word1应返回两个Word1计数”

，这将只返回

True

，而

groubpy

调用将其视为一个

如果要计算同一句话中的多次出现次数，可以使用：

df['sequences'].str.findall（word）.map（len）.groupby（'Date'）.sum（）

也许可以使用字典，将单词作为键，将结果数据框作为值？非常感谢您的帮助并回答RichieV。