arrays - 逐行计算数据框新列中数组的元素

Question

我在论坛中没有找到对我有帮助的解决方案。 我有一个非常大的交通数据数据框。我的数据框的 33 列之一是一个数组，其中包含(该行)解决方案允许的标签。

所以该列是:

usedLabels

[db_fv, blablacar, flixbus]

[db_fv, blablacar, flixbus]

[db_fv, blablacar, flixbus, airplane]

[db_fv, blablacar]

我想添加一列来计算每行每个数组的条目:

usedLabelsCount

3

3

4

2

这是我到目前为止尝试过的:

size = 1
for dim in df['usedLabels']: size *= dim
    
df['usedLabelsCount'] = df.set_index(['usedLabels']).count(level="usedLabels")
df['usedLabelsCount'] = len(df['usedLabels'])

df['usedLabelsCount'] = df['usedLabels'].count

我的结果 .count是:

<bound method Series.count of 0 [db_fv...>

并与 len我得到所有行的计数(而不是每行)。因此，usedLabelsCount 的每一行将包含 903829(这是总体计数，而不是每行)

谢谢!

编辑: 建议的解决方案(见下文)不太有效:

df['UsedLabelsCount']=[len(i) for i in df['usedLabels']]

我尝试过，但现在计数为 27。这是标签的整体唯一值(而不是每行)。我不知道为什么..我也尝试过:

for index, row in df.iterrows(): a = (len(i) for i in df['usedLabels']) df['usedLabelsCount']= a 

但这会将错误打印到数据框中(代码运行):<generator object <genexpr> at 0x7f9566666c80> 有什么想法吗？

编辑2: 这是一些示例数据:

https://github.com/Hektor1997/sample-data.git

Answer 1

尝试:

df['UsedLabelsCount']=[len(i) for i in df['usedLabels']]