<分区>
假设我们有一个简单的 Dataframe
df = pd.DataFrame(['one apple','banana','box of oranges','pile of fruits outside', 'one banana', 'fruits'])
df.columns = ['fruits']
如何计算关键词的字数，类似:
1 word: 2
2 words: 2
3 words: 1
4 words: 1
<分区>
假设我们有一个简单的 Dataframe
df = pd.DataFrame(['one apple','banana','box of oranges','pile of fruits outside', 'one banana', 'fruits'])
df.columns = ['fruits']
如何计算关键词的字数，类似:
1 word: 2
2 words: 2
3 words: 1
4 words: 1
最佳答案
然后您可以执行以下操作:
In [89]:
count = df['fruits'].str.split().apply(len).value_counts()
count.index = count.index.astype(str) + ' words:'
count.sort_index(inplace=True)
count
Out[89]:
1 words: 2
2 words: 2
3 words: 1
4 words: 1
Name: fruits, dtype: int64
这里我们使用向量化的 str.split按空格拆分，然后 apply len 来获取元素的个数，然后我们可以调用 value_counts聚合频率计数。
然后我们重命名索引并对其进行排序以获得所需的输出
更新
这也可以使用 str.len 而不是 apply 来完成，后者应该可以更好地扩展:
In [41]:
count = df['fruits'].str.split().str.len()
count.index = count.index.astype(str) + ' words:'
count.sort_index(inplace=True)
count
Out[41]:
0 words: 2
1 words: 1
2 words: 3
3 words: 4
4 words: 2
5 words: 1
Name: fruits, dtype: int64
时间
In [42]:
%timeit df['fruits'].str.split().apply(len).value_counts()
%timeit df['fruits'].str.split().str.len()
1000 loops, best of 3: 799 µs per loop
1000 loops, best of 3: 347 µs per loop
对于 6K df:
In [51]:
%timeit df['fruits'].str.split().apply(len).value_counts()
%timeit df['fruits'].str.split().str.len()
100 loops, best of 3: 6.3 ms per loop
100 loops, best of 3: 6 ms per loop
关于python - 如何计算DataFrame中字符串中的单词数？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37483470/