将一个数据框列的出现计数为另一个中的子字符串？答案

【问题标题】：Counting the occurrence of one dataframe column as a substring in another?将一个数据框列的出现计数为另一个中的子字符串？
【发布时间】：2017-02-09 12:05:17
【问题描述】：

我是 python 新手，找到了计算 df 列中硬编码子字符串的答案，但在使用另一个 df 列作为输入时无法找到答案。熊猫可以做到这一点吗？

这很混乱，但基本上我的数据框是：

ID    Info
3457  <type1><stats></id>3457<type2></id>3457<type2></id>45
234   <type2><stats></id>234
4555  <type2><stats></id>604555<type1></id>4555<type2></id>4555
2378  <stats></id>555

我已经设法计算了特定字符串的出现次数，例如

df['Type1_Count']=df['Info'].apply((lambda string: string.count("<type1>")))
df['Type2_Count']=df['Info'].apply((lambda string: string.count("<type2>")))

但是我还需要从第一列计算 ID 的出现次数，因为这些可能有错误匹配，所以确实需要对字符串“/id>”加上 ID强>列。

希望这是有道理的，感谢任何帮助。

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 pandas substring

【解决方案1】：

您可以尝试其中一种

df = pd.DataFrame({'name':['bernard','Samy','yyy'],'digit':[2,3,3],'SearchID':['be','xx','Sam']})
print df

for ID in df['SearchID']:
    print ID, '\n', df.name.str.count(ID)

Searchstr = df['SearchID'].str.cat(sep='|')
print df.apply(lambda x: x['name'].count(x['SearchID']), axis=1)

【讨论】：

对于第一种方法，我收到错误“TypeError：第一个参数必须是字符串或编译模式”对于第二种方法给我“AttributeError：只能使用带有字符串值的 .str 访问器，它使用 np .object_ dtype in pandas”可能是因为我的 SearchID 是 int64？我需要转换数据类型吗？
是的，这类函数需要字符串，转换成字符串试试