Python 在第列，用逗号分隔的句子数一数单词

假设我的数据框是

  Name  Value
0   K   apple,banana
1   Y   banana
2   B   orange,banana
3   Q   grape,apple
4   C   apple,grape

我想数一数“值”列中的单词，所以当我申请时

pd.Series（np.concatenate（[x.split（）表示df.Value中的x]））.Value\u counts（）

pd.Series（''.join（df.Value）.split（））.Value\u counts（）

作为输出：

apple,banana : 1
banana : 1
orange,banana : 1
grape,apple : 1
apple,grape : 1

但是

输出我想要的内容

apple : 3
banana : 3
orange : 1
grape : 2 

我该怎么做

感谢阅读。

请尝试以下内容：

df['Value'].str.split(',', expand=True).stack().value_counts()

输出：

apple     3
banana    3
grape     2
orange    1
dtype: int64

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使用熊猫的

str

访问器，然后

split

on'，

stack

将列放入行索引中，并使用

value\u计数

您可以这样做，假设

文件

包含您的输入：

import pandas as pd
df=pd.read_csv('file',sep='\s+')
itemslist=[i.split(',') for i in df['Value'].tolist()]
allitems=[item for sublist in itemslist for item in sublist]

for fruit in [ele for ind, ele in enumerate(allitems,1) if ele not in allitems[ind:]]:
    print("{} {}".format(fruit,allitems.count(fruit)))

---

您可以通过三种方式实现这一点：

• 或者，您可以将列隔离为df['col'].tolist（）的列表，然后拆分列表中的每个项目。这将为您提供一个列表，您需要将这些列表展平，然后使用集合。该列表上的计数器
• pandas的方法是隔离此列，并使用以下内容扩展它： . 这可以为您提供一个包含所有这些单词的稀疏数据帧。然后，您可以遍历所有列，并在合并这些计数后，对每个列执行值_计数。（斯科特·波士顿的回答）
• 第三种也是更具python风格的方法是定义一个新方法，该方法可以为每一行返回一个计数器dict，并将其分配到一个新列中。一旦有了包含所有字典计数的列，就有了一个方法可以将这些字典合并到一个列中并更新计数

使用`collections.Counter（）`应该可以工作。