python - 从每列python数据框中的列表中计算自定义值

Question

我有一个 list :

x = ['hi', 'hello', '-', '01.01.9999']

我有一个包含很多列的 DataFrame。我想遍历所有列并计算我的自定义列表的出现次数。

因此，我想要这样的东西:

column_1, 'hi', 23
column_1, 'hello', 3
column_1, '-', 5
column_1, '01.01.9999', 0
...
column_n, 'hi', 0
column_n, 'hello', 35
column_n, '-', 15
column_n, '01.01.9999', 54

已经有了这个:

user_selected_features['dummy_key_words'] = ['hi', 'hello', '-', '01.01.9999']

for x in user_selected_features['dummy_key_words']:
    for column in _tmp_df:

我在循环中尝试了很多东西，但似乎没有返回正确的结果。

count = _tmp_df[_tmp_df[column] == x].count()
count = _tmp_df[column].str.count(x)
count = [_tmp_df[column] == x].count

如何计算 DataFrame 中每列自定义值的出现次数？

Answer 1

concat()+list comprehension 的另一种方式，您可以尝试:

out=pd.concat([df.loc[df[y].isin(x),y].value_counts() for y in df],axis=1)

或

在concat()中不传递轴参数:

out=pd.concat([df.loc[df[y].isin(x),y].value_counts() for y in df]).reset_index()