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每行字数
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Stack Overflow用户
提问于 2018-04-23 07:37:42
回答 5查看 36.9K关注 0票数 35

我正在尝试在DataFrame中创建一个新列,其中包含相应行的单词计数。我在找单词的总数,而不是每个不同单词的频率。我以为会有一种简单/快速的方式来完成这个常见的任务,但是在谷歌上搜索并阅读了少量的SO帖子(1234)之后,我被困住了。我已经尝试过在链接所以帖子中提出的解决方案,但是得到了很多属性错误。

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words = df['col'].split()
df['totalwords'] = len(words)

结果:

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AttributeError: 'Series' object has no attribute 'split'

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f = lambda x: len(x["col"].split()) -1
df['totalwords'] = df.apply(f, axis=1)

结果:

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AttributeError: ("'list' object has no attribute 'split'", 'occurred at index 0')
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回答 5

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-04-23 07:43:07

str.split + str.len

对于任何非数字列,str.len都能很好地工作。

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df['totalwords'] = df['col'].str.split().str.len()

str.count

如果你的单词是单空格分隔,你可以简单地数空格加1。

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df['totalwords'] = df['col'].str.count(' ') + 1

列表理解

这比你想象的要快!

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df['totalwords'] = [len(x.split()) for x in df['col'].tolist()]
票数 57
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Stack Overflow用户

发布于 2018-04-23 07:43:07

下面是一种使用.apply()的方法

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df['number_of_words'] = df.col.apply(lambda x: len(x.split()))

示例

考虑到这个df

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>>> df
                    col
0  This is one sentence
1           and another

应用.apply()

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df['number_of_words'] = df.col.apply(lambda x: len(x.split()))

>>> df
                    col  number_of_words
0  This is one sentence                4
1           and another                2

Note:正如注释和this answer中指出的那样,.apply不一定是最快的方法。如果速度很重要,最好使用@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ's方法之一。

票数 16
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Stack Overflow用户

发布于 2018-04-23 07:40:35

这是一种使用pd.Series.str.splitpd.Series.map的方法

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df['word_count'] = df['col'].str.split().map(len)

以上假设df['col']是一系列字符串。

示例:

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df = pd.DataFrame({'col': ['This is an example', 'This is another', 'A third']})

df['word_count'] = df['col'].str.split().map(len)

print(df)

#                   col  word_count
# 0  This is an example           4
# 1     This is another           3
# 2             A third           2
票数 8
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/49984905

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