计算Pandas数据框中的出现次数

Question

我有以下数据框：

我想要提出这个数据框：

计算位置和类型列中管道分隔字符串的出现次数。

Answer 1

诀窍是使用collections.Counter

In [1]: from collections import Counter
In [2]: s = pd.Series(["AAA|BBB"])
In [3]: s.str.split("|").apply(Counter).apply(pd.Series)
Out[3]:    
   AAA  BBB
0    1    1

但是，您可能还想重命名并连接它们（假设DataFrame被称为df）：

# Counting
positions = df["POSITION"].str.split("|").apply(Counter).apply(pd.Series)
types = df["TYPE"].str.split("|").apply(Counter).apply(pd.Series)

# Tidying
positions = positions.fillna(0).add_suffix("_CNT")
types = types.fillna(0).add_suffix("_CNT")

# Joining
df = pd.concat([df, positions, types], axis=1)

Answer 2

您可以拆分每个值，然后应用count方法。见下面的例子

df  = pd.DataFrame.from_dict({'POSITION':['FRONT|FRONT|BACK|BACK|BACK'], 'TYPE': ['EXIT|EXIT|EXIT|WINDOW']})

df = df.assign(EXIT_CNTR = lambda x: x.TYPE.apply(lambda y: y.split('|').count('EXIT')))
df = df.assign(WINDOW_CNTR = lambda x: x.TYPE.apply(lambda y: y.split('|').count('WINDOW')))
df = df.assign(FRONT_CNTR = lambda x: x.POSITION.apply(lambda y: y.split('|').count('FRONT')))
df = df.assign(BACK_CNTR = lambda x: x.POSITION.apply(lambda y: y.split('|').count('BACK')))

结果