如何使用Python拆分数据库中的一系列字符串，然后透视显示单词及其出现次数的结果

如果我有一个数据库，有100个成千上万个单独的字符串组合，带有一个简单的分隔符

如何拆分每个维度的字符串，然后在列输出中按字计数

我是python新手，所以我了解一个简单的拆分和DF设置的基础知识，但我不知道如何将它们组合在一起

例如，下面是如何工作的，但我不确定我是否会循环使用我拥有的所有字符串？似乎这将是一个不同的方式，我将如何计算所有的结果

txt = "word1 | word 2 | word 3 | etc "

x = txt.split()

print(x)

---

任何帮助，包括在何处了解我所做工作的基础知识的资源，都会很有帮助。

一个好的方法是使用熊猫

将数据库加载到数据框并使用string命令

以下是一个例子：

df = pd.DataFrame({"words":["word1 | word 2 | word 3 | etc", "word 4 | word 5"]})

                           words
0  word1 | word 2 | word 3 | etc
1                Word 4 | Word 5

要拆分这些值，请执行以下操作：

result = df.words.str.split("|", expand=True)
result
         0         1         2     3
0   word1    word 2    word 3    etc
1  word 4     word 5      None  None

---

在python中，我们有一个名为字典的数据结构。这里，我们有一个键值对，其中值存储与键相关的信息。从这里了解更多信息-

有一种快捷方式可以获取字符串计数：

from collections import Counter
words = txt.split('|)
counts = Counter(words)

---

现在，字典

统计
存储字符串及其出现的时间。要获取字符串的频率，比如说
'word1'
，您需要编写
计数['word1']
。请随时要求澄清
 获取计数的方法有很多，例如：

 x = len(txt.split("|"))

但不需要拆分，只需计算分隔符+第一个元素：

txt.count("|") + 1 

如果您只想在
txt
中获取由
“|”
分隔的项目数，那么您可以简单地执行以下操作：
words\u count=txt.count（“|”）+1
这将为我提供每个字符串路径的正确单词数？可能有数千个不同的单词。有没有一种方法可以实现计数['word1']的自动化？我需要拆分它们，然后旋转每个单词的聚合总数，这样我的索引就是单词，列就是单词的总和。为了进一步扩展，我正在处理许多字符串，这些字符串需要相互关联，因此如果在一个字符串中我有“Jim1 |单词2 |单词3 |等”，在另一个字符串中我有“Jim1 |单词1 |单词2”我需要能够在稍后的SQL中选择Jim，以返回Jim1出现时出现的单词的集合。“单词1”出现过一次，“单词2”出现过两次，“单词3”出现过一次我知道会有多个步骤，但添加此上下文可能会有所帮助。