Python Pandas Series.str.count()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的Python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas str.count()方法用於計算一係列字符串中每個字符串或正則表達式模式的出現。還可以傳遞其他標誌參數來處理以修改正則表達式的某些方麵，例如區分大小寫，多行匹配等。

由於這是一個pandas字符串方法，因此僅適用於字符串係列，並且.str在每次調用此方法之前都必須加上前綴。否則，將產生錯誤。

用法：Series.str.count(pat, flags=0)

參數：
pat:要在串聯的字符串中搜索的字符串或正則表達式
flags:可以傳遞的正則表達式標誌(A，S，L，M，I，X)，默認值為0，表示無。對於此正則表達式模塊(re)也必須導入。

返回類型：係列，每個字符串中已通過字符的出現次數。

要下載代碼中使用的CSV，請點擊此處。

在以下示例中，使用的 DataFrame 包含一些NBA球員的數據。下麵是任何操作之前的數據幀圖像。

範例1：計數單詞出現
在此示例中，從列表中創建了一個 Pandas 係列，並使用str.count()方法對gfg的出現進行計數。

# importing pandas package 
import pandas as pd 
  
# making list 
list =["GeeksforGeeks", "Geeksforgeeks", "geeksforgeeks", 
       "geeksforgeeks is a great platform", "for tech geeks"] 
  
# making series 
series = pd.Series(list) 
  
# counting occurrence of geeks 
count = series.str.count("geeks") 
  
# display 
count

輸出：
如輸出圖像所示，顯示了每個字符串中出現的極客，並且由於第一個大寫字母而沒有計算極客。

範例2：使用標誌

在此的示例“a”出現在名稱列中。還使用了flag參數，並將re.I傳遞給它，這意味著IGNORECASE。因此，在計數期間將同時考慮a和A。

# importing pandas module  
import pandas as pd 
  
# importing module for regex 
import re 
  
# reading csv file from url  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
# String to be searched in start of string  
search ="a"
  
# count of occurrence of a and creating new column 
data["count"]= data["Name"].str.count(search, re.I) 
  
# display 
data

輸出：
如輸出圖像中所示，通過查看第一個索引本身可以清楚地進行比較，Avery Bradely中a的計數為2，這意味著要同時考慮大寫和小寫。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Kartikaybhutani大神的英文原創作品 Python | Pandas Series.str.count()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。