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python - Pandas - 使用 groupby 创建最常用词的元组

问题描述

我有一个带有列的数据框：语言和单词

df:
      Parts of speech  word
    0 Noun             cat
    1 Noun             water
    2 Noun             cat
    3 verb             draw
    4 verb             draw
    5 adj              slow

我想按词性对热门单词进行分组（我的期望）：

Parts of speech     top 
Noun             {'cat':2,'water':1}
verb             {'draw':2}
adj              {'slow':1}

我使用 groupby 方法并应用它，但我没有得到我需要的东西

df2=df.groupby('Parts of speech')['word'].apply(lambda x : x.value_counts())

如何为每个词性创建一个元组？

标签： pythonpandasdataframegroup-byapply

解决方案

一种方法是使用.agg+聚合collections.Counter：

from collections import Counter
df2=df.groupby('Parts of speech')['word'].agg(Counter)
print(df2)

输出

Parts of speech
Noun    {'cat': 2, 'water': 1}
adj                {'slow': 1}
verb               {'draw': 2}
Name: word, dtype: object

替代使用value_counts（注意最后的 to_dict 调用）：

df2 = df.groupby('Parts of speech')['word'].agg(lambda x: x.value_counts().to_dict())

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