python计算字符串在数据帧的整行中出现的次数

我有一个问题是基于我先前的回答。下面的代码运行正常，它告诉我整行中是否存在

搜索字符串。如何修改最后一行，使其提供匹配计数，而不是1或0？例如，对于第一行，它应该返回4，因为我的
search\u字符串
存在于该行的4个位置

sales = [{'account': 'Jones LLC jones', 'Jan': '150', 'Feb': '200', 'Mar': '140 jones jones'},
         {'account': 'Alpha Co',  'Jan': 'Jones', 'Feb': '210', 'Mar': '215'},
         {'account': 'Blue Inc',  'Jan': '50',  'Feb': '90',  'Mar': '95' }]
df = pd.DataFrame(sales)
df

search_string = 'Jones'

(df.apply(lambda x: x.str.contains(search_string))
                       .sum(axis=1).astype(int))

您可以使用
findall
和
.str.len
：

sales = [{'account': 'Jones LLC jones', 'Jan': '150', 'Feb': '200', 'Mar': '140 jones jones'},
         {'account': 'Alpha Co',  'Jan': 'Jones', 'Feb': '210', 'Mar': '215'},
         {'account': 'Blue Inc',  'Jan': '50',  'Feb': '90',  'Mar': '95' }]
df = pd.DataFrame(sales)
df

search_string = 'jones' #Note changed to lowercase j to find more data.

(df.apply(lambda x: x.str.findall(search_string).str.len())
                       .sum(axis=1).astype(int))

输出：

0    3
1    0
2    0
dtype: int32

0    4
1    1
2    0
dtype: int32


将@Vaishali edit添加到解决方案：

df.apply(lambda x: x.str.lower().str.findall(search_string).str.len()).sum(axis=1).astype(int)

输出：

0    3
1    0
2    0
dtype: int32

0    4
1    1
2    0
dtype: int32

您可以使用
findall
和
.str.len
：

sales = [{'account': 'Jones LLC jones', 'Jan': '150', 'Feb': '200', 'Mar': '140 jones jones'},
         {'account': 'Alpha Co',  'Jan': 'Jones', 'Feb': '210', 'Mar': '215'},
         {'account': 'Blue Inc',  'Jan': '50',  'Feb': '90',  'Mar': '95' }]
df = pd.DataFrame(sales)
df

search_string = 'jones' #Note changed to lowercase j to find more data.

(df.apply(lambda x: x.str.findall(search_string).str.len())
                       .sum(axis=1).astype(int))

输出：

0    3
1    0
2    0
dtype: int32

0    4
1    1
2    0
dtype: int32


将@Vaishali edit添加到解决方案：

df.apply(lambda x: x.str.lower().str.findall(search_string).str.len()).sum(axis=1).astype(int)

输出：

0    3
1    0
2    0
dtype: int32

0    4
1    1
2    0
dtype: int32

使用前面的代码，我们简单地将
any
方法更改为
sum
方法。将所有1相加，以有效地计算给定行中出现的次数（轴=1）

使用前面的代码，我们简单地将
any
方法更改为
sum
方法。将所有1相加，以有效地计算给定行中出现的次数（轴=1）

为什么第二排没有返回1？第2列的第2行具有Jones@Ni_Tempe请参见带有Vaishali修改的Update为什么在第二行没有返回1？第2列的第2行具有Jones@Ni_Tempe请参阅Update with Vaishali modificationI我使用了搜索字符串“jones”，但在这个问题中提到的数据框中没有返回4。此搜索是否覆盖所有列？@Ni_Tempe是的，
axis=1
部分应确保它是按行应用的。可能是在实际的
DataFrame
中有非字符串或对象类型的列，这会忽略它们。我想这可能会引发一个错误。我使用了搜索字符串“jones”，但在这个问题中提到的数据框中它没有返回4。此搜索是否覆盖所有列？@Ni_Tempe是的，
axis=1
部分应确保它是按行应用的。可能是在实际的
DataFrame
中有非字符串或对象类型的列，这会忽略它们。我想这会引发一个错误。