Question

我正在练习熊猫和python，但我不太擅长循环。我有一个数据框，如下所示：假设这是df：

   Name        Value
    A      [[A,B],[C,D]]   
    B      [[A,B],[D,E]] 
    C      [[D,E],[K,L],[M,L]] 
    D      [[K,L]]

我想遍历每一行并找到唯一的数组并对它们进行计数。

我尝试过np.unique（a，return_index = True）然后返回两个不同的列表，而我的问题是我不知道如何遍历每个数组。

预期结果将是：

Value      Counts
[A,B]        2
[D,E]        2
[K,L]        2
[C,D]        1
[M,L]        1

非常感谢您。

Answer 1

在熊猫+0.25中使用DataFrame.explode：

df.explode('Value')['Value'].value_counts()

输出：

[K, L]    2
[A, B]    2
[D, E]    2
[C, D]    1
[M, L]    1
Name: Value, dtype: int64

Answer 2

将Series.explode与Series.value_counts一起使用：

df = df['Value'].explode().value_counts().rename_axis('Value').reset_index(name='Counts')
print (df)
    Value  Counts
0  [D, E]       2
1  [A, B]       2
2  [K, L]       2
3  [C, D]       1
4  [M, L]       1

Numpy解决方案：

a, v = np.unique(np.concatenate(df['Value']),axis=0, return_counts=True)

df = pd.DataFrame({'Value':a.tolist(), 'Counts':v})
print (df)
    Value  Counts
0  [A, B]       2
1  [C, D]       1
2  [D, E]       2
3  [K, L]       2
4  [M, L]       1

计算数据帧中列每一行中数组的每个唯一数组

2 个答案: