单数据帧列python/pandas中的groupby逗号分隔值

例如，假设我有一个python数据帧，如下所示：

#  PERSON  THINGS
0  Joe     Candy Corn, Popsicles
1  Jane    Popsicles
2  John    Candy Corn, Ice Packs
3  Lefty   Ice Packs, Hot Dogs

THINGS                  PERSON
Candy Corn, Ice Packs   1
Candy Corn, Popsicles   1
Ice Packs, Hot Dogs     1
Popsicles               1

我希望使用pandas groupby功能获得以下输出：

THINGS        COUNT
Candy Corn    2
Popsicles     2
Ice Packs     2
Hot Dogs      1

我大致了解以下groupby命令：

但输出不是按单个项，而是按整个字符串。我想我理解这是为什么，但我不清楚如何最好地解决问题以获得所需的输出，而不是以下内容：

#  PERSON  THINGS
0  Joe     Candy Corn, Popsicles
1  Jane    Popsicles
2  John    Candy Corn, Ice Packs
3  Lefty   Ice Packs, Hot Dogs

THINGS                  PERSON
Candy Corn, Ice Packs   1
Candy Corn, Popsicles   1
Ice Packs, Hot Dogs     1
Popsicles               1

pandas在SQL中是否有类似的函数，或者我是否在考虑如何在pandas中做错事

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感谢您的帮助。

通过拆分单词创建一个系列，并使用

值\u计数

In [292]: pd.Series(df.THINGS.str.cat(sep=', ').split(', ')).value_counts()
Out[292]:
Popsicles     2
Ice Packs     2
Candy Corn    2
Hot Dogs      1
dtype: int64

---

您需要按

，

拆分

对象，并展平序列和计数值

pd.Series([item.strip() for sublist in df['THINGS'].str.split(',') for item in sublist]).value_counts()

输出：

Candy Corn    2
Popsicles     2
Ice Packs     2
Hot Dogs      1
dtype: int64

“分享你所写的内容将非常有用。”HackSaw——我当然可以试试。你是指我试图解决的更大的问题，还是指代码本身，以达到提出问题的目的（或其他什么？）我是新来的，希望确保我理解这个问题（以及最好把它放在哪里）。谢谢你的评论。