熊猫:是否有一种方法来计算某一列中出现的值的数量，其中包含单元格中的字典值？
熊猫:是否有一种方法来计算某一列中出现的值的数量，其中包含单元格中的字典值？
提问于 2022-06-23 07:43:14
我有一个df列，每个单元格都包含一个字典，所以当我将value_counts应用到这个列时，我会得到每个字典出现的次数的结果。但我需要的是得到独立值的肝硬化数目。列单元格如下所示：
col1
1 [{'name': 'John'}, {'name': 'Mark'}, {'name': 'Susan'}, {'name': 'Mr.Bean'}, {'name': 'The
Smiths'}]
2 [{'name': 'Mark'}, {'name': 'Barbara}, {'name': 'Poly'}, {'name': 'John'}, {'name': 'Nick'}]因此，基本上，我需要的是在整个列中有多少苏珊斯、约翰斯等等。
如有任何帮助，将不胜感激。
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2022-06-23 09:23:45
您可以使用@jch安装程序来尝试此操作：
df = pd.DataFrame({'col1': [ [{'name': 'John'}, {'name': 'Mark'}, {'name': 'Susan'}, {'name': 'Mr.Bean'}, {'name': 'The Smiths'}], \
[{'name': 'Mark'}, {'name': 'Barbara'}, {'name': 'Poly'}, {'name': 'John'}, {'name': 'Nick'}] ] })
pd.DataFrame(df['col1'].to_list()).stack().str['name'].value_counts()输出：
John 2
Mark 2
Susan 1
Mr.Bean 1
The Smiths 1
Barbara 1
Poly 1
Nick 1
dtype: int64让我们使用熊猫DataFrame构造函数，stack对单个列进行整形，然后使用来自.str访问器的选择器从字典中获取值，最后使用value_counts。
Stack Overflow用户
发布于 2022-06-23 09:01:13
数据实际上是每行字典的列表。您可以从每一行构建一个数据帧。然后，这些名称包含在一个列中，该列可以转换为一个列表，然后爆炸，然后对其执行一个value_counts：
df = pd.DataFrame({'col1': [ [{'name': 'John'}, {'name': 'Mark'}, {'name': 'Susan'}, {'name': 'Mr.Bean'}, {'name': 'The Smiths'}], \
[{'name': 'Mark'}, {'name': 'Barbara'}, {'name': 'Poly'}, {'name': 'John'}, {'name': 'Nick'}] ] })
print(df)输出：
col1
0 [{'name': 'John'}, {'name': 'Mark'}, {'name': ...
1 [{'name': 'Mark'}, {'name': 'Barbara'}, {'name...value_count：
df.apply(lambda x: pd.DataFrame(x['col1']).squeeze().to_list(), axis=1).explode().value_counts()产出：
John 2
Mark 2
Susan 1
Mr.Bean 1
The Smiths 1
Barbara 1
Poly 1
Nick 1Stack Overflow用户
发布于 2022-06-23 23:17:01
我们可以使用explode()函数将类似于列表的每个元素转换为一行，复制索引值。然后，我们可以使用json_normalize将字典中的每个键转换为列。然后，可以使用value_counts()来计算dataFrame中的每个唯一值。
df = pd.DataFrame({'col1': [ [{'name': 'John'}, {'name': 'Mark'}, {'name': 'Susan'}, {'name': 'Mr.Bean'}, {'name': 'The Smiths'}], \
[{'name': 'Mark'}, {'name': 'Barbara'}, {'name': 'Poly'}, {'name': 'John'}, {'name': 'Nick'}] ] })
print(pd.json_normalize(df.col1.explode()).value_counts())结果：
name
John 2
Mark 2
Barbara 1
Mr.Bean 1
Nick 1
Poly 1
Susan 1
The Smiths 1如果您想得到任何一个名称的计数，请说John
name = 'John'
print(pd.json_normalize(df.col1.explode()).eq(name).sum())结果：
2页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/72732992
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