Python 统计数据帧中的唯一列表

我有一个带有列表列的数据框，我想找到一种方法返回一个数据框，其中列表在一列中，总计数在另一列中。我的问题是找到一种方法将包含相同值的列表相加，例如，我想在最后找到['a'，'b']和['b'，'a']的总和

例如，数据帧：

Lists          Count
['a','b']        2
['a','c']        4
['b','a']        3

将返回：

Lists          Count
['a','b']        5
['a','c']        4

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这张单子不易损坏。所以，排序并转换为元组

In [80]: df
Out[80]: 
   count   lists
0      2  [a, b]
1      4  [a, c]
2      3  [b, a]

In [82]: df['lists'] = df['lists'].map(lambda x: tuple(sorted(x)))

In [83]: df
Out[83]: 
   count   lists
0      2  (a, b)
1      4  (a, c)
2      3  (a, b)

In [76]: df.groupby('lists').sum()
Out[76]: 
    count
lists        
(a, b)      5
(a, c)      4

您还可以使用集合（将集合强制为字符串后）

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嗯？如何计算['a'，'c']的计数为4.@Alexander很抱歉造成混淆，我正在查看“计数”列中的计数-因此，由于['a'，'c']是唯一的，因此计数保持为4。['a'，'b']和['b'，'a']在'count'列中为2+3；这就是我想要得到的。

df = pd.DataFrame({'Lists': [['a', 'b'], ['a', 'c'], ['b', 'a']], 
                   'Value': [2, 4, 3]})

df['Sets'] = df.Lists.apply(set).astype(str)

>>> df.groupby(df.Sets).Value.sum()
Sets
set(['a', 'b'])    5
set(['a', 'c'])    4
Name: Value, dtype: int64