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我想计算数据集列中存在的列表中项目的出现次数。我在数据集中有我的标签列。我的数据集包含以下格式的数据

tags
-----------
['symfony' 'assestic]
['java' 'containers' 'kubernetes']
['python' 'pelican']
['python' 'api' 'oath' 'python-requests']
['google-api' 'google-cloud-storage']

该列表似乎也是字符串格式。如果不连接列表中的所有项目，我无法将字符串转换为列表。

#Checking the type of first 5 rows tags
for i,l in enumerate(df.tags):
    print('list',i,'is class', type(l) )
    if i ==4:
        break

输出将是

list 0 is class <class 'str'>
list 1 is class <class 'str'>
list 2 is class <class 'str'>
list 3 is class <class 'str'>
list 4 is class <class 'str'>

我尝试了两种方法 方法1：

def clean_tags_list(list_):
    list_ = list_.replace("\"['" , '[')
    list_ = list_.replace("']\"", ']')
    list_ = list_.replace("'","")
    return list_
df['tags'] = df['tags'].apply(clean_tags_list)

输出将是

   tags                              
   ----------------------------------
   [symfony assestic]                 
   [java containers kubernetes]      
   [python pelican]                  
   [pyton api oath python-requests]   
   [google-api google-cloud-storage]

但价值计数不适用于上述系列。值计数将给出以下输出

[symfony assestic]                 1                
[java containers kubernetes]       1      
[python pelican]                   1                 
[pyton api oath python-requests]   1   
[google-api google-cloud-storage]  1

方法2： 我尝试使用replace、strip、asl.literal_eval()。

问题 如何实现以下格式的输出？

python 2
symfony 1
assestic 1
4

1 回答 1

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您可以展平列，以便每个列表元素位于单独的行中，然后只需使用.value_counts(). 但是，由于数据实际上是看起来像列表的字符串，因此您必须首先将它们转换为实际列表。

这是一个例子：

import ast

df = pd.DataFrame({
    "tags": [
        "['symfony', 'assestic']",
        "['java', 'containers', 'kubernetes']",
        "['python', 'pelican']",
        "['python', 'api', 'oath', 'python-requests']",
        "['google-api', 'google-cloud-storage']",
    ]
})

df["tags"]\
    .apply(ast.literal_eval)\ # convert strings to lists
    .apply(lambda x: pd.Series(x))\ # convert lists to series
    .stack()\ # flatten the multiple series into a single series
    .value_counts() # get value counts

结果：

python                  2
java                    1
oath                    1
google-cloud-storage    1
api                     1
assestic                1
kubernetes              1
pelican                 1
symfony                 1
python-requests         1
google-api              1
containers              1

请注意，如果您正在使用的数据由列表组成，而不是由看起来像列表的字符串组成，则方法是相同的，没有.apply(ast.literal_eval)行。

于 2021-02-27T17:23:10.187 回答