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如何計(jì)算 pandas 中列表列中值的總出現(xiàn)次數(shù)？

如何計(jì)算 pandas 中列表列中值的總出現(xiàn)次數(shù)？

呼啦一陣風(fēng) 2024-01-24 20:54:10
我有這個數(shù)據(jù)框，我想計(jì)算該列中菜肴出現(xiàn)的次數(shù)（列表）。   |preferred_dishes    ----------------------------------------------1   |[Comida Variada, Comida Brasileira, Lanches]2   |[Salgados, Lanches, Comida Japonesa]10  |[Comida Chinesa, Comida Japonesa]11  |[Pizza, Comida Brasileira, Lanches]15  |[Comida Italiana, Comida Brasileira, Fruto...我試過這個：test = pd.Series([x for item in df_dishes.preferred_dishes for x in item]).value_counts()還有別的辦法嗎？
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2 回答

?
哆啦的時光機(jī)

TA貢獻(xiàn)1779條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個贊

您可以使用explode以下命令來獲得相同的效果pd.Series()：


df.preferred_dishes.explode().value_counts()

包含摘錄的輸出：


Lanches              3

Comida Brasileira    3

Comida Japonesa      2

Salgados             1

Fruto...             1

Comida Variada       1

Pizza                1

Comida Chinesa       1

Comida Italiana      1

Name: preferred_dishes, dtype: int64


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反對 回復(fù) 2024-01-24
?
肥皂起泡泡

TA貢獻(xiàn)1829條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個贊

之前的答案非常適合，pandas >= 0.25因?yàn)镾eries.explode僅在版本 0.25.0 的更高版本中工作。例如，我使用的是 pandas 版本 0.24.2。

順便說一句，你可以嘗試一下，以了解你的 pandas 和相關(guān)包的版本：

pd.show_versions()

因此，您可能對以下解決方案感興趣，而不考慮 pandas 版本。

counts = (df.reset_index(df.columns.drop('preferred_dishes',1).tolist())

? ? .preferred_dishes.str.replace('[', '')

? ? .str.replace(']', '')

? ? .str.split(',', expand=True)

? ? .stack()

? ? .value_counts()

? ? )

counts

輸出：


?Lanches? ? ? ? ? ? ? 3

?Comida Brasileira? ? 3

?Comida Japonesa? ? ? 2

?Fruto...? ? ? ? ? ? ?1

Salgados? ? ? ? ? ? ? 1

Pizza? ? ? ? ? ? ? ? ?1

Comida Chinesa? ? ? ? 1

Comida Variada? ? ? ? 1

Comida Italiana? ? ? ?1

dtype: int64

或者，更簡單地說：


counts = pd.Series(df.preferred_dishes.str.replace('[', '')

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?.str.replace(']', '')

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?.str.split(',').sum()).value_counts()

counts

輸出：


?Lanches? ? ? ? ? ? ? 3

?Comida Brasileira? ? 3

?Comida Japonesa? ? ? 2

?Fruto...? ? ? ? ? ? ?1

Salgados? ? ? ? ? ? ? 1

Pizza? ? ? ? ? ? ? ? ?1

Comida Chinesa? ? ? ? 1

Comida Variada? ? ? ? 1

Comida Italiana? ? ? ?1

dtype: int64


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反對 回復(fù) 2024-01-24
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