Pandas value_counts() 在同一行中有多个匹配项答案

【问题标题】：Pandas value_counts() with multiple matches in same rowPandas value_counts() 在同一行中有多个匹配项
【发布时间】：2021-01-07 23:50:59
【问题描述】：

我有分类数据（A、B 等），其中多个匹配项可以存在于同一字段中，例如 A,B。我想将我的数据分成额外的行，只是为了计算每个值的实例数。

df = pd.DataFrame({"Values" : ["A", "B", "C", "A,B"]})
df
    Values
0   A
1   B
2   C
3   A,B

目前：

df["Values"].value_counts()
B       1
A,B     1
A       1
C       1
Name: Values, dtype: int64

我的理想功能应该是这样的：

df["Values"].value_counts(split = ",")
A    2
B    2
C    1
Name: Values, dtype: int64

【问题讨论】：

【解决方案1】：

使用Series.str.split，然后使用explode()

print( df['Values'].str.split(',').explode().value_counts() )

打印：

A    2
B    2
C    1
Name: Values, dtype: int64

编辑：

df = pd.DataFrame({"Values" : ["A", "B", "C", "A,B"]})
print( df['Values'].str.split(',').explode().value_counts() )

【讨论】：

【解决方案2】：

在split 和value_counts 之后尝试stack

df.Values.str.split(',',expand=True).stack().value_counts()
A    2
B    2
C    1
dtype: int64

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您不需要担心计算同一行上的重复值Series.str.get_dummies + sum

df['Values'].str.get_dummies(',').sum()

A    2
B    2
C    1
dtype: int64

【讨论】：