pandas 数据框中列表中元素的数量 [英] Count of elements in lists within pandas data frame
本文介绍了 pandas 数据框中列表中元素的数量的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
当列表位于pandas数据框列中时,我需要获取列表中每个元素的频率
I need to get the frequency of each element in a list when the list is in a pandas data frame columns
在数据中:
din=pd.DataFrame({'x':[['a','b','c'],['a','e','d', 'c']]})`
x
0 [a, b, c]
1 [a, e, d, c]
所需的输出:
f x
0 2 a
1 1 b
2 2 c
3 1 d
4 1 e
我可以将列表扩展成行,然后进行分组,但是此数据可能很大(百万条记录),并且想知道是否有更有效/直接的方法.
I can expand the list into rows and then perform a group by but this data could be large ( million plus records ) and was wondering if there is a more efficient/direct way.
谢谢
推荐答案
第一个 value_counts
或
First flatten values of list
s and then count by value_counts
or size
or Counter
:
a = pd.Series([item for sublist in din.x for item in sublist])
或者:
a = pd.Series(np.concatenate(din.x))
df = a.value_counts().sort_index().rename_axis('x').reset_index(name='f')
或者:
df = a.groupby(a).size().rename_axis('x').reset_index(name='f')
from collections import Counter
from itertools import chain
df = pd.Series(Counter(chain(*din.x))).sort_index().rename_axis('x').reset_index(name='f')
print (df)
x f
0 a 2
1 b 1
2 c 2
3 d 1
4 e 1
这篇关于 pandas 数据框中列表中元素的数量的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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