在pandas中,可以使用Python来计数子字符串在列中出现的次数。一种常见的方法是通过将distinct字符串追加为列来实现。
具体步骤如下:
import pandas as pd
data = {'text': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana']}
df = pd.DataFrame(data)
str.count()
函数来计数子字符串的出现次数。首先,使用str.contains()
函数来判断每个元素是否包含子字符串,然后使用str.count()
函数来计数包含子字符串的元素数量:substring = 'apple'
df['count'] = df['text'].str.contains(substring).astype(int)
substrings = ['apple', 'banana', 'orange']
for substring in substrings:
df[substring + '_count'] = df['text'].str.contains(substring).astype(int)
这样,你就可以得到一个包含子字符串出现次数的DataFrame。
对于上述问题的答案,可以给出以下完善且全面的回答:
在pandas中,可以使用Python来计数子字符串在列中出现的次数。一种常见的方法是通过将distinct字符串追加为列来实现。具体步骤如下:
import pandas as pd
data = {'text': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana']}
df = pd.DataFrame(data)
str.count()
函数来计数子字符串的出现次数。首先,使用str.contains()
函数来判断每个元素是否包含子字符串,然后使用str.count()
函数来计数包含子字符串的元素数量:substring = 'apple'
df['count'] = df['text'].str.contains(substring).astype(int)
substrings = ['apple', 'banana', 'orange']
for substring in substrings:
df[substring + '_count'] = df['text'].str.contains(substring).astype(int)
这样,你就可以得到一个包含子字符串出现次数的DataFrame。
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