[英]Distinct string count in dataframe column
I have a.tsv data file.我有一个 .tsv 数据文件。 I want to print the count of strings in a certain column.
我想打印某一列中的字符串数。 The column looks like this:
该列如下所示:
column1
A aaa
A, C c
C
D
E ee,F
A aaa, B, C cc
F
E ee
I want distinct counts of A,B,C, A aaa etc. But in the column, there are sometimes spaces after the ",".我想要 A、B、C、A aaa 等的不同计数。但是在列中,“,”之后有时会有空格。 So my code counts "B" and " B" differently.
所以我的代码对“B”和“B”的计数不同。 This is the code I am currently using:
这是我目前使用的代码:
import pandas as pd
import os
# Import data from file into Pandas DataFrame
data= pd.read_csv("data.tsv", encoding='utf-8', delimiter="\t")
pd.set_option('display.max_rows', None)
out = data['Column1'].str.split(',', expand=True).stack().value_counts()
print (out)
Any leads are appreciated.任何线索表示赞赏。
you need to add ' '
into your split, ie split(', ')
.您需要将
' '
添加到您的拆分中,即split(', ')
。 Try ',\s*'
for ,
followed by optional spaces:尝试
',\s*'
for ,
后跟可选空格:
out = df['column1'].str.split(',\s*', expand=True).stack().value_counts()
Output: Output:
F 2
E ee 2
A aaa 2
C c 1
C 1
A 1
C cc 1
B 1
D 1
dtype: int64
Also, you can replace ', '
with ','
and use get_dummies
:此外,您可以将
', '
替换为','
并使用get_dummies
:
df['column1'].str.replace(',\s*',',').str.get_dummies(',').sum()
Output: Output:
A 1
A aaa 2
B 1
C 1
C c 1
C cc 1
D 1
E ee 2
F 2
dtype: int64
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