我有這個數據框，我想計算該列中菜肴出現的次數（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？
2 回答
哆啦的時光機
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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
肥皂起泡泡
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之前的答案非常適合，pandas >= 0.25因為Series.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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