python - 计算 Pandas 中公共(public)元素的出现次数

Question

我有以下数据:

data_SP = pd.read_csv(path_ServicePath, sep='\t', header=None)
data_SP.columns = ["Id#SP"]
print(data_SP)

    IdSP
0   SH11
1   SH11
2   SH12
3   SH12
4   SH13
5   SH13
6   SH13
7   SH13
... ...

还有，

data_SH = pd.read_csv(path_ServiceHierarchy,sep='\t',header=None)
data_SH.columns = ["Id#SH", "ConnectionClient"]
print(data_SH)
IdSH    ConnectionClient
0   SH11    CN01207507
1   SH12    CN01207509
2   SH13    CN01207539
3   SH14    CN01207542
4   SH15    CN01207564
... ...

其实我想计算data_SP中data_SH元素出现的次数。换句话说，data_SH.['Id#SH'] 中的每个元素在 data_SP 中重复了多少次作为实例:

SH11 = 2
SH12 = 2
SH13 = 4

Answer 1

让我们使用 Series.where + Series.isin过滤 IdSP 中的值也存在于 IDSH 中, 然后使用 value_counts计算出现次数:

data_SP['IdSP'].where(lambda x: x.isin(data_SH['IdSH'])).value_counts()

或者你也可以做 value_counts + reindex :

data_SP['IdSP'].value_counts().reindex(data_SH['IdSH']).dropna()

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IdSH
SH11    2.0
SH12    2.0
SH13    4.0
Name: IdSP, dtype: float6