Gruppieren nach und Zählen verschiedene Wörter in Pandas DataFrame

Question

Nach Jahr und Name, ich hoffe, das Auftreten von Wörtern in einem Datenframe aus Excel importiert, die Ergebnisse auch in Excel exportiert werden zählen.

Dies ist der Beispielcode:

source = pd.DataFrame({'Name' : ['John', 'Mike', 'John','John'], 
        'Year' : ['1999', '2000', '2000','2000'], 
        'Message' : [ 

'I Love You','Will Remember You','Love','I Love You]}) 

Gestellte Ergebnisse der folgenden in einem Datenrahmen sind. Irgendwelche Ideen?

Year Name Message Count 
1999 John I 1 
1999 John love 1 
1999 John you 1 

2000 Mike Will 1 
2000 Mike Remember 1 
2000 Mike You 1 
2000 John Love 2 
2000 John I 1 
2000 John You 1 

Answer 1

Ich glaube, Sie können erste split Spalte Message, erstellen Serie und fügen Sie es original source. Letzte groupby mit size:

#split column Message to new df, create Serie by stack 
s = (source.Message.str.split(expand=True).stack()) 
#remove multiindex 
s.index = s.index.droplevel(-1) 
s.name= 'Message' 
print(s) 
0   I 
0  Love 
0   You 
1  Will 
1 Remember 
1   You 
2  Love 
3   I 
3  Love 
3   You 
Name: Message, dtype: object 

#remove old column Message 
source = source.drop(['Message'], axis=1) 
#join Serie s to df source 
df = (source.join(s)) 

#aggregate size 
print (df.groupby(['Year', 'Name', 'Message']).size().reset_index(name='count')) 
    Year Name Message count 
0 1999 John   I  1 
1 1999 John  Love  1 
2 1999 John  You  1 
3 2000 John   I  1 
4 2000 John  Love  2 
5 2000 John  You  1 
6 2000 Mike Remember  1 
7 2000 Mike  Will  1 
8 2000 Mike  You  1