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Pandas:统计包含单词和不包含其他单词的出现次数

Pandas是一个基于Python的开源数据分析和数据处理库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具,使得数据处理变得简单、快速和灵活。

Pandas的主要数据结构是Series和DataFrame。Series是一维标记数组,类似于带有标签的数组,可以存储任何数据类型。DataFrame是二维表格数据结构,类似于关系型数据库中的表格,可以存储多种类型的数据。

使用Pandas可以进行各种数据操作和统计分析。对于统计包含单词和不包含其他单词的出现次数,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入Pandas库:在Python脚本中导入Pandas库,以便使用其中的函数和数据结构。
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个包含文本的Series对象:使用Pandas的Series对象来存储文本数据。
代码语言:txt
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text = pd.Series(['I love pandas', 'Pandas is great', 'I use pandas for data analysis'])
  1. 统计包含单词的出现次数:使用Pandas的字符串方法来统计包含指定单词的出现次数。
代码语言:txt
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word = 'pandas'
contains_count = text.str.contains(word, case=False).sum()

其中,str.contains()函数用于检查每个字符串是否包含指定的单词,case=False表示不区分大小写,.sum()函数用于计算包含单词的数量。

  1. 统计不包含其他单词的出现次数:使用Pandas的字符串方法和逻辑运算符来统计不包含其他单词的出现次数。
代码语言:txt
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other_word = 'analysis'
not_contains_count = text.str.contains(word, case=False) & ~text.str.contains(other_word, case=False)
not_contains_count = not_contains_count.sum()

其中,~表示逻辑非运算符,&表示逻辑与运算符。

综上所述,Pandas可以方便地进行统计包含单词和不包含其他单词的出现次数。对于更复杂的数据分析和处理任务,Pandas也提供了丰富的功能和方法。

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