Question

我目前从字典中创建了一个Pandas Dataframe。 Dataframe看起来像：

      URL         TITLE
0   /xxxx.xx   Hi this is word count
1   /xxxx.xx   Hi this is Stack Overflow
2   /xxxx.xx   Stack Overflow Questions

我想在此表中添加一个新列，其中列出了“Stack Overflow”一词出现的频率。例如，它就像：

      URL         TITLE                          COUNT
0   /xxxx.xx   Hi this is word count               0
1   /xxxx.xx   Hi this is Stack Overflow           1
2   /xxxx.xx   Stack Overflow Questions            1

count函数似乎不适用于字典，但仅适用于字符串。有没有简单的方法来做到这一点？

Answer 1

假设这实际上是pandas dataframe，你可以这样做：

import pandas as pd

table = {   'URL': ['/xxxx.xx', '/xxxx.xx', '/xxxx.xx'], 
            'TITLE': ['Hi this is word count', 'Hi this is Stack Overflow', 'Stack Overflow Questions']}

df = pd.DataFrame(table)
df['COUNT'] = df.TITLE.str.count('Stack Overflow')
print(df)

这会产生：

                       TITLE       URL  COUNT
0      Hi this is word count  /xxxx.xx      0
1  Hi this is Stack Overflow  /xxxx.xx      1
2   Stack Overflow Questions  /xxxx.xx      1

Answer 2

数据帧上的count()方法非常适合计算单个值的出现次数，例如＆＃34; Stack Overflow＆＃34;。

要对多个值进行频率分析，请考虑使用collection.Counter(data)及其.most_common(k)方法。

如何从Pandas Dataframe-Python中计算字频率

2 个答案: