Python 如何检查列中的条目中的模式并计算模式数？

我有一个数据帧：

         Name         Price
0        Dictionary     3
1        Book           4
2        Dict En-Ru     2
3        BookforKids    6
4        Dict FR-CHN    1

我需要一段代码来检查“Name”列中我可以指定的模式，并计算另一个数据帧中创建的模式的数量

例如，使用patterns Dict检查“Name”列中的条目数。忽略案例的书应给出以下结果：

|  Pattern    | Occurencies |
| ----------- | ----------- |
| Dict        | 3           |
| Book        | 2           |

---

您可以将模式定义为自定义函数：

# example
def get_pattern(txt):
   if 'Dict' in txt:
       return 'Dict'
   if 'Book' in txt:
       return 'Book'

   return np.nan

然后在数据帧中应用并使用值计数：

df['Pattern'] = df['Name'].apply(get_pattern)
df['Pattern'].value_counts()

Dict    3
Book    2
dtype: int64

---

您可以将模式定义为自定义函数：

# example
def get_pattern(txt):
   if 'Dict' in txt:
       return 'Dict'
   if 'Book' in txt:
       return 'Book'

   return np.nan

然后在数据帧中应用并使用值计数：

df['Pattern'] = df['Name'].apply(get_pattern)
df['Pattern'].value_counts()

Dict    3
Book    2
dtype: int64

这里有一种方法：

您可以使用

flags

参数使其不区分大小写：

patterns_lower = '|'.join([s.lower() for s in patterns])
(df.Name.str.lower().str.extract(rf"({patterns_lower})", expand=False)
        .value_counts())

这里有一种方法：

您可以使用

flags

参数使其不区分大小写：

patterns_lower = '|'.join([s.lower() for s in patterns])
(df.Name.str.lower().str.extract(rf"({patterns_lower})", expand=False)
        .value_counts())

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谢谢你的编辑@jez！扩展在我的脑海中没有：）它可以工作，但它是区分大小写的，它不应该对“book”和“book”有任何区别，如何改变它？它给了我两行，一行是“book”，另一行是“book”，它应该只给出一行，包含所有大小写的总和，“book”或“book”或“book”，我的意思是忽略这个词是如何写的谢谢编辑@jez！扩展在我的脑海中没有：）它可以工作，但它是区分大小写的，它不应该对“book”和“book”有任何区别，如何改变它？它给了我两行，一行是“book”，另一行是“book”，它应该只给一行所有大小写的总和，“book”或“book”或“book”，我的意思是忽略这个词的书写方式