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如何从一个嵌套列表中统计频率,该列表是df中的一列?

从一个嵌套列表中统计频率,可以使用Python中的collections模块中的Counter类来实现。首先,需要将嵌套列表展开为一维列表,然后使用Counter类进行频率统计。

以下是一个完整的示例代码:

代码语言:txt
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from collections import Counter

# 假设df是一个包含嵌套列表的DataFrame,列表所在的列名为'column_name'
nested_list = df['column_name'].values.tolist()

# 将嵌套列表展开为一维列表
flat_list = [item for sublist in nested_list for item in sublist]

# 使用Counter类进行频率统计
frequency = Counter(flat_list)

# 输出频率统计结果
for item, count in frequency.items():
    print(f'{item}: {count}')

在这个示例中,首先通过df['column_name'].values.tolist()将嵌套列表转换为普通的Python列表。然后,使用列表推导式将嵌套列表展开为一维列表。接下来,使用Counter类对展开后的列表进行频率统计,得到一个字典,其中键为列表中的元素,值为对应元素的频率。最后,通过遍历字典的键值对,输出频率统计结果。

这种方法适用于任何嵌套列表,并且可以统计列表中各个元素的出现频率。

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