熊猫：计算向下行的字符串标准答案

【问题标题】：pandas: count string criteria across down rows熊猫：计算向下行的字符串标准
【发布时间】：2014-08-06 10:34:12
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的数据框：

  col_1
0  A
1  A:C:D
2  A:B:C:D:E
3  B:D

我正在尝试计算每个 ':' 以到达：

  col_1        count
0  A             0
1  A:C:D         2
2  A:B:C:D:E     4
3  B:D           1

我尝试过应用一个函数无济于事：

def count_fx(df):
    return df.str.contains(':').sum()
df['count'] = df['col_1'].apply(count_fx)

还有，

df['count'] = df['col_1'].apply(lambda x: (x.str.contains(':')).sum(), axis=1)

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

你需要使用str.count方法：

df['count'] = df[0].apply(lambda x: x.count(':'))

           0  count
0      A:C:D      2
1  A:B:C:D:E      4
2        B:D      1

【讨论】：

为什么不使用内置的字符串方法，而不是应用。 df[0].str.count(':')
我得到一个断言错误：AssertionError: Level : must be same as name (None)
@chrisb 使用该函数实际上比使用 apply 慢（见我的回答）。

【解决方案2】：

你在这里使用apply()的方式会导致每个元素都被传入。即DataFrame 不是传入的。所以你只需要将你的函数更改为

def count_fx(s):
    return s.count(':')

然后你可以使用你所拥有的：

In [11]: df['count'] = df['col_1'].apply(count_fx)

In [12]: df
Out[12]:
       col_1  count
0          A      0
1      A:C:D      2
2  A:B:C:D:E      4
3        B:D      1

【讨论】：