如何计算熊猫系列列表中每个元素的出现次数？答案

【问题标题】：How to count occurrence of each element in pandas series of lists?如何计算熊猫系列列表中每个元素的出现次数？
【发布时间】：2020-07-24 07:48:45
【问题描述】：

我是一个新手，非常坚持我的 python 项目。我有一个包含列表的熊猫系列，如下所示：

>> df.head()
>> column1       
   ['A', 'B']
   ['A']
   ['A', 'C']
   ['A', 'B', 'C']
   ['B']

想要的输出应该是这样的：

>> column1   column2
    'A'         4
    'B'         3
    'C'         2

column1 是字符串还是包含一个元素的列表都没有关系。

我试过这些：

df.groupby('column1').count()

df['column1'].value_counts()

但两者都给了我：

TypeError: unhashable type: 'list'

也试过了：

df.groupby('column1')

但它不显示结果。

在此处尝试了解决方案 (How to print a groupby object)，但没有一个有效:(

【问题讨论】：

看series.explode()然后做value_countsdf['column1'].explode().value_counts()
你好@anky，这是一种新方法吗？它返回：“AttributeError：'Series' 对象没有属性'explode'”。很遗憾，我不允许更新我使用的虚拟机。将在我的本地计算机上尝试。将很快更新。谢谢！ :)
是的，你需要 pandas 0.25 或以上，或者你可以做 pd.Series(np.concatenate(df['column1'])).value_counts()
现在可以使用了。太感谢了！ :)

【解决方案1】：

试试：

df1['column1'].explode().groupby().count()

或

df1.explode('column1').groupby('column1').count()

【讨论】：

【解决方案2】：

df.explode('Column1').groupby('Column1').size().reset_index(name='Column2')

输出：

  Column1  Column2
0       A        4
1       B        3
2       C        2

【讨论】：