Python 计算数据帧A的每一行在另一个数据帧的多个元素的每一行中出现的时间

我有一个dataframe a，有一列，2009行，每行有许多元素，如：

                          Text
                  0       first, german, television,abide, called, ladies, dai...
                  1       party, day, hanover, cdu, first, soft, bundest...
                  2       evening,ability chancellor, merkel, berlin, israeli, ...
                  3       egypt, followers, opponent, president, must, v...
                  4       eu, commission, wants, high, youth, unemployme...
                  5       european, aviation, armament, company, eads, s...
                   ....

和另一个数据帧B，1900行，每行只有一个元素

                               Word
              0                 abide
              1               ability
              2                 able
              3               abound
              4              absolve
              5            absorbent
              6           absorption
              7            abundance
             ....

我想计算数据帧

B的所有行中的元素在数据帧
A的每行中出现的次数

      Word=B.Word
      List=Word.tolist()

      #Option 1
      A.Text.str.extractall(
'({})'.format('|'.join(str(v) for v in List))
  ).groupby(level=0) 
 [0].value_counts().unstack(fill_value=0)

  Option2
df=A.Text.str.extractall('({})'.format('|'.
join(map(str, List))))\                       
.iloc[:,0].str.get_dummies().sum(level=0)

我尝试了上面的两个选项，但结果返回了一个新的数据帧，数据帧a和数据帧B的行数都在减少。
所以，也许他们不是完成这项任务的正确方法。
有什么建议吗

提前谢谢
我可能会得到你需要的东西。如果您需要
dfB
中出现在
dfA
每行中的项目数：

dfA.Text.str.split(',\s?', expand=True).stack().isin(dfB.Word.tolist()).groupby(level=0).sum()

dfA.Text.str.split(',\s?', expand=True).stack().value_counts().reindex(dfB.Word)

如果您需要
dfB
中的项目在
dfA
中的任何位置出现的次数，则为：

dfA.Text.str.split(',\s?', expand=True).stack().isin(dfB.Word.tolist()).groupby(level=0).sum()

dfA.Text.str.split(',\s?', expand=True).stack().value_counts().reindex(dfB.Word)

样本数据
代码
还有一个小问题：如果我想看到细节，我的意思是在总结之前，我想看看dfb中的每个单词在dfa的每一行中出现了多少次。我可以从您的代码中修改哪些代码。dfA.Text.str.split（'，\s？'，expand=True）.stack（）.isin（dfB.Word.tolist（））.groupby（level=0）。不起作用。你上面的代码真的救了我一天。谢谢