如何计算不同数据框列中列表值的出现次数？答案

【问题标题】：How to count occurrences of values of a list in a column of a different dataframe?如何计算不同数据框列中列表值的出现次数？
【发布时间】：2019-08-14 15:52:33
【问题描述】：

我需要计算列表的值出现在不同 DataFrame 的列中的次数。

我尝试过使用df['Column'].value_counts()。但是，如果一个值在列表中但不在列中，则它不会显示在结果中。

df = pd.DataFrame({'Column': [HIGH, HIGH, HIGH, LOW, LOW, LOW, LOW]})

list = ['HIGH', 'MEDIUM', 'LOW']

我希望输出是：

HIGH      3
MEDIUM    0
LOW       4

但是使用.value_counts() 我得到：

HIGH      3
LOW       4

有人可以指出我如何做到这一点吗？是否可以编写一段代码，以便我的输出始终显示 HIGH、MEDIUM 和 LOW 的计数，而不管数据是如何分布的？（下次我加载数据时，可能没有 HIGH 值，而不是 MEDIUM）

【问题讨论】：

标签： python pandas group-by jupyter-notebook

【解决方案1】：

快速修复reindex

df.Column.value_counts().reindex(list,fill_value=0)
HIGH      3
MEDIUM    0
LOW       4
Name: Column, dtype: int64

另一种方式pd.Categorical

pd.Categorical(df.Column,list).value_counts()
HIGH      3
MEDIUM    0
LOW       4
dtype: int64

【讨论】：

【解决方案2】：

试试下面，它先创建一个空系列，然后将其与 value_counts 系列结合：

pd.Series(0, index=list).combine(df.value_counts(), max)

【讨论】：