首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

对pandas中跨多列的字符串实例进行计数

在pandas中,可以使用value_counts()方法对跨多列的字符串实例进行计数。该方法可以对指定的列或多列进行计数,并返回每个唯一值的出现次数。

以下是使用value_counts()方法对跨多列的字符串实例进行计数的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个包含多列字符串的DataFrame
data = {'col1': ['apple, banana', 'orange, apple', 'banana, apple'],
        'col2': ['banana, orange', 'apple, banana', 'orange, banana']}
df = pd.DataFrame(data)

# 对跨多列的字符串实例进行计数
counts = df.apply(lambda x: pd.Series(x).str.split(', ').explode()).stack().value_counts()

print(counts)

输出结果将会是每个唯一值的出现次数。

关于pandas的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的相关产品和文档:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

PandasDataFrame单列进行运算(map, apply, transform, agg)

1.单列运算 在Pandas,DataFrame就是一个Series, 可以通过map来进行操作: df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)...2.运算 apply()会将待处理对象拆分成多个片段,然后各片段调用传入函数,最后尝试将各片段组合到一起。...要对DataFrame多个同时进行运算,可以使用apply,例如col3 = col1 + 2 * col2: df['col3'] = df.apply(lambda x: x['col1'] +...col2'].transform(lambda x: x.sum() + x.count()) df['col1'].map(sumcount) col1进行一个map,得到对应col2运算值...,last 第一个和最后一个非Nan值 到此这篇关于PandasDataFrame单列/进行运算(map, apply, transform, agg)文章就介绍到这了,更多相关Pandas

15.4K41
  • pythonpandasDataFrame行和操作使用方法示例

    pandasDataFrame时选取行或: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w',使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格'w',使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格'w',返回是DataFrame...#利用index值进行切片,返回是**前闭后闭**DataFrame, #即末端是包含 #——————新版本pandas已舍弃该方法,用iloc代替——————— data.irow...,至于这个原理,可以看下前面的操作。...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame行和操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

    13.4K30

    pandas入门教程

    pandas是一个Python语言软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程时候,这是一个非常常用基础编程库。本文是一个入门教程。...建议读者先NumPy有一定熟悉再来学习pandas,我之前也写过一个NumPy基础教程,参见这里:Python 机器学习库 NumPy 教程 核心数据结构 pandas最核心就是Series和DataFrame...这段输出说明如下: 输出最后一行是Series数据类型,这里数据都是int64类型。 数据在第二输出,第一是数据索引,在pandas称之为Index。...实际上,read_csv支持非常参数用来调整读取参数,如下表所示: ?...下面是一些实例,在第一组数据,我们故意设置了一些包含空格字符串: ? 在这个实例我们看到了对于字符串strip处理以及判断字符串本身是否是数字,这段代码输出如下: ?

    2.2K20

    《Python for Excel》读书笔记连载12:使用pandas进行数据分析之理解数据

    进行数据分析之核心数据结构——数据框架和系列 10.使用pandas进行数据分析之数据操作 11.使用pandas进行数据分析之组合数据 有兴趣朋友,也可以到知识星球完美Excel社群查阅完整内容和其他更丰富资源...引言:本文为《Python for Excel》第5章Chapter 5:Data Analysis with pandas部分内容,主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计,并讲解了将数据聚合到子集两种方法...为此,首先按洲进行分组,然后应用mean方法,该方法将计算每组均值,自动排除所有非数字: 如果包含多个,则生成数据框架将具有层次索引,即我们前面遇到多重索引: 可以使用pandas提供大多数描述性统计信息...values将通过使用aggfunc聚合到结果数据框架数据部分,aggfunc是一个可以作为字符串或NumPyufunc提供函数。...这使得感兴趣维度读取摘要信息变得容易。在我们数据透视表,会立即看到,在北部地区没有苹果销售,而在南部地区,大部分收入来自橙子。如果要反过来将标题转换为单个值,使用melt。

    4.2K30

    数据分组

    Python对数据分组利用是 groupby() 方法,类似于sql groupby。...1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列名传给 groupby() 方法,groupby() 方法就会按照这一进行分组。...求众数、var 求方差、std 求标准差、quantile 求分位数 (2)按进行分组 按进行分组,只要将多个列名以列表形式传给 groupby() 即可。...df.groupby(["客户分类","区域"]).sum() #只会对数据类型为数值(int,float)才会进行运算 无论分组键是一还是,只要直接在分组后数据进行汇总运算,就是所有可以计算进行计算...有时不需要所有的进行计算,这时就可以把想要计算(可以是单列,可以是)通过索引方式取出来,然后在这个基础上进行汇总运算。

    4.5K11

    Pandas速查手册中文版

    (1)官网: Python Data Analysis Library (2)十分钟入门Pandas: 10 Minutes to pandas 在第一次学习Pandas过程,你会发现你需要记忆很多函数和方法...pandas-cheat-sheet.pdf 关键缩写和包导入 在这个速查手册,我们使用如下缩写: df:任意Pandas DataFrame对象 同时我们需要做如下引入: import pandas...s.value_counts(dropna=False):查看Series对象唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts):查看DataFrame对象每一唯一值和计数...([col1,col2]):返回一个按进行分组Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]:返回按col1进行分组后,col2均值 df.pivot_table(index...):返回按col1分组所有均值 data.apply(np.mean):DataFrame每一应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1):DataFrame

    12.2K92

    一场pandas与SQL巅峰大战(二)

    hive方面我们新建了一张表,并把同样数据加载进了表,后续直接使用即可。 ? ? 开始学习 一、字符串截取 对于原始数据集中,我们常常要截取其字串作为新来使用。...例如我们想求出每一条订单对应日期。需要从订单时间ts或者orderid截取。在pandas,我们可以将转换为字符串,截取其子串,添加为新。...对于我们不关心行,这两值都为nan。第三步再进行去重计数操作。...四、窗口函数 row_number hiverow_number函数通常用来分组计数,每组内序号从1开始增加,且没有重复值。比如我们每个uid订单按照订单时间倒序排列,获取其排序序号。...在pandas,我们采用做法是先把原来orderid转为字符串形式,并在每一个id末尾添加一个逗号作为分割符,然后采用字符串相加方式,将每个uid对应字符串类型订单id拼接到一起。

    2.3K20

    数据科学原理与技巧 三、处理表格数据

    按照计数行降序排序。 现在,我们可以在pandas中表达这些步骤。 使用.loc切片 为了选择DataFrame子集,我们使用.loc切片语法。...现在让我们使用分组,来计算每年和每个性别的最流行名称。 由于数据已按照年和性别的递减顺序排序,因此我们可以定义一个聚合函数,该函数返回每个序列第一个值。...总结 我们现在有了数据集中每个性别和年份最受欢迎婴儿名称,并学会了在pandas中表达以下操作: 操作 pandas 分组 df.groupby(label) 分组 df.groupby([label1...pandas通过序列.str属性,提供字符串操作函数。...通过在pandas文档查看绘图,我们了解到pandas将DataFrame一行绘制为一组条形,并将每显示为不同颜色条形。 这意味着letter_dist表透视版本将具有正确格式。

    4.6K10

    python数据科学系列:pandas入门详细教程

    和DML操作在pandas中都可以实现 类比Excel数据透视表功能,Excel中最为强大数据分析工具之一是数据透视表,这在pandas也可轻松实现 自带正则表达式字符串向量化操作,pandas...自然毫无悬念 dataframe:无法访问单个元素,只能返回一或多行:单值或多值(多个列名组成列表)访问时按进行查询,单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....4 合并与拼接 pandas又一个重量级数据处理功能是多个dataframe进行合并与拼接,对应SQL两个非常重要操作:union和join。...类似的效果,二者区别在于:merge允许连接字段重复,类似一或者一连接,此时将产生笛卡尔积结果;而concat则不允许重复,仅能一一拼接。...groupby,类比SQLgroup by功能,即按某一执行分组。

    13.9K20

    一场pandas与SQL巅峰大战

    pandas里可以使用括号或者loc,iloc等多种方式进行列选择,可以选择一。loc方式可以直接写列名,iloc方式需要指定索引,即第几列。...两种工具操作如下:(点击图片可以查看大图) ? 如果想要同时不同字段进行不同聚合操作。例如目标变成:求每个uid订单数量和订单总金额。写法会稍微不同一些,如下图所示。...pandas排序使用sort_values方法,SQl排序可以使用order_by关键字。我们用一个实例说明:按照每个uid订单数从高到低排序。这是在前面聚合操作基础上进行。...pandas,可以使用前文提到方式进行选择操作,之后可以直接目标进行赋值,SQL需要使用update关键字进行更新。示例如下:将年龄小于20用户年龄改为20。...删除操作可以细分为删除行操作和删除操作。对于删除行操作,pandas删除行可以转换为选择不符合条件进行操作。SQL需要使用delete关键字。

    2.3K20

    Pandas速查卡-Python数据科学

    它不仅提供了很多方法和函数,使得处理数据更容易;而且它已经优化了运行速度,与使用Python内置函数进行数值数据处理相比,这是一个显著优势。...如果你pandas学习很感兴趣,你可以参考我们pandas教程指导博客(http://www.dataquest.io/blog/pandas-python-tutorial/),里面包含两大部分内容...) 所有唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col df[[col1, col2]] 作为新数据框返回 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...(col) 从一返回一组对象值 df.groupby([col1,col2]) 从返回一组对象值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2平均值,按col1值分组...() 查找每个最大值 df.min() 查找每最小值 df.median() 查找每中值 df.std() 查找每个标准差 点击“阅读原文”下载此速查卡打印版本 END.

    9.2K80

    妈妈再也不用担心我忘记pandas操作了

    s.value_counts(dropna=False) # 查看Series对象唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象每一唯一值和计数...df.concat([df1, df2],axis=1) # 将df2添加到df1尾部 df1.join(df2,on=col1,how='inner') # df1和df2执行SQL...升序排列,后按col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个按col进行分组Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按进行分组Groupby...=max) # 创建一个按col1进行分组,并计算col2和col3最大值数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按col1分组所有均值 data.apply...(np.mean) # DataFrame每一应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1) # DataFrame每一行应用函数np.max 其它操作: 改列名

    2.2K31

    Panda处理文本和时序数据?首选向量化

    导读 Pandas作为Python数据分析首选框架,不仅功能强大接口丰富,而且执行效率也相比原生Python要快,这是得益于Pandas底层由C实现,同时其向量化执行方式也非常利于并行计算。...Pandas向量化,就像6个Pandas一样 说起Pandas属性接口,首先要从数据类型谈起。...01 字符串接口——str 在Pandas,当一数据类型均为字符串类型时,则可对该执行属性接口操作,即通过调用.str属性可调用一系列字符串方法函数,其中这里字符串方法不仅涵盖了Python内置字符串通用方法...针对这一需求,也可轻松实现两种解决方案,其中之一是进行拆分然后获取拆分后列表长度、第二种是直接字符串中空格进行计数,而后+1即为总部下人数。两种方案结果是一致: ?...以上,举了几个简单例子pandas字符串属性接口str进行了牛刀小试,其中包括python内置字符串函数split、count、len等,也包括findallreplace嵌套正则表达式等用法

    1.3K10

    一场pandas与SQL巅峰大战

    pandas里可以使用括号或者loc,iloc等多种方式进行列选择,可以选择一。loc方式可以直接写列名,iloc方式需要指定索引,即第几列。...两种工具操作如下:(点击图片可以查看大图) ? 如果想要同时不同字段进行不同聚合操作。例如目标变成:求每个uid订单数量和订单总金额。写法会稍微不同一些,如下图所示。...pandas排序使用sort_values方法,SQl排序可以使用order_by关键字。我们用一个实例说明:按照每个uid订单数从高到低排序。这是在前面聚合操作基础上进行。...pandas,可以使用前文提到方式进行选择操作,之后可以直接目标进行赋值,SQL需要使用update关键字进行更新。示例如下:将年龄小于20用户年龄改为20。...删除操作可以细分为删除行操作和删除操作。对于删除行操作,pandas删除行可以转换为选择不符合条件进行操作。SQL需要使用delete关键字。

    1.6K10
    领券