Pandas value_counts() 在同一行中有多个匹配项

Question

我有分类数据（A、B 等），其中同一字段中可以存在多个匹配项，例如 A,B。我想将我的数据分成额外的行，只是为了计算每个值的实例数。

df = pd.DataFrame({"Values" : ["A", "B", "C", "A,B"]})
df
    Values
0   A
1   B
2   C
3   A,B

目前：

df["Values"].value_counts()
B       1
A,B     1
A       1
C       1
Name: Values, dtype: int64

我理想中的函数应该是这样的：

df["Values"].value_counts(split = ",")
A    2
B    2
C    1
Name: Values, dtype: int64

Answer 1

print( df['Values'].str.split(',').explode().value_counts() )

打印：

A    2
B    2
C    1
Name: Values, dtype: int64

编辑：

df = pd.DataFrame({"Values" : ["A", "B", "C", "A,B"]})
print( df['Values'].str.split(',').explode().value_counts() )

Answer 2

在 split 和 value_counts

之后尝试使用 stack

df.Values.str.split(',',expand=True).stack().value_counts()
A    2
B    2
C    1
dtype: int64

Answer 3

如果您不需要担心计算同一行上的重复值 Series.str.get_dummies + sum

df['Values'].str.get_dummies(',').sum()

A    2
B    2
C    1
dtype: int64

Pandas value_counts() with multiple matches in same row