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为pandas列创建类别计数字典

counter dictionary pandas python-3.x python

Edamame · 技术社区 · 6 年前

我有以下数据框:

person    pets
John     [cat, dog]
Amy      [bird, fish, cat]
Dave     [cow, horse, dog]
Mary     [lamb, camel, rino]
Jim      [bird, dog]

我想把 pets 列以查找每种宠物类型的事件。这个例子的预期答案应该是:

{cat: 2, dog: 3, bird:2, fish:1, cow:1, horse:1, lamb: 1, camel: 1, rino:1}

除了一行一行地循环整个数据帧,是否有更优雅的方法来获得结果?谢谢!

3 回复 | 直到 6 年前

jpp 6 年前

使用 collections.Counter 具有 itertools.chain :

from collections import Counter
from itertools import chain

res = Counter(chain.from_iterable(df['pets']))

print(res)

Counter({'dog': 3, 'cat': 2, 'bird': 2, 'fish': 1, 'cow': 1,
         'horse': 1, 'lamb': 1, 'camel': 1, 'rhino': 1})

Onyambu 6 年前

通过使用内置功能,您可以:

a = [j for i in df['pets'] for j in i]

{i:a.count(i) for i in set(a)}

{'fish': 1,'bird': 2,'dog': 3,'camel': 1,'cat': 2,'lamb': 1,'horse': 1,'cow': 1,'rhino': 1}

Yuca 6 年前

是的,你可以用柜台

import collections
import pandas
d = {'person': ['John', 'Amy', 'Dave', 'Mary','Jim'], 'pets': [['cat','dog'], ['bird','fish','cat'],['cow','horse','dog'], ['lamb', 'camel' , 'rhino'],['bird','dog']]}
df1 = pd.DataFrame.from_dict(d)
collections.Counter(sum(df1.pets,[]))

以一种良好的格式输出

counts = pd.DataFrame.from_dict(collections.Counter(sum(df1.pets,[])),orient='index')

输出:

0
cat 2
dog 3
bird    2
fish    1
cow 1
horse   1
lamb    1
camel   1
rhino   1

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