如何在数据框中计算特定单词的实例？

Question

我想计算这些ngram在一个装满文章的数据帧列（df.content）中出现的次数。 我的数据帧是：

我的ngram列表如下：

df_ngrams中的'value'列显示了特定ngram在df.content中出现的次数，但我想计算每一篇文章的次数

我已经试过了：

ngrams_count = ['u s', 'president trump', 'donald trump', 'united states', 'white house', 'new york', 'hillary clinton', 'fox news', 'donald trumps', 'president donald']
count = 0
articleCount = 0

for i in df.content:
    articleCount += 1
    for j in ngrams_count:
        if j in i:
            count = i.find(j)
        print ("article ", articleCount, "has ", count, " instances of ngram ", j)
        counts = 0

Answer 1

试试这个：

df["content"].apply(lambda x: pd.Series({el: x.count(el) for el in ngrams_count})).sum()

样本输出：

>>> lst
['dfo', 'a', 'd0', 'do']
>>> df
   idx                               cnt
0    1    a fero eo dk v,e oe pero c, el
1    2          fdo pr ck ,,w ld. dp dfp
2    3      40fk ldf mdl sdm dfl mfd dfl
3    4     dov övdke dmc kfdoe flgp dofr
4    5             fdk0v do fdok dlw pds
5    6               dfo df0 ld cödp wpl
6    7              fdo d0 dl dfl dflre
7    8           dfo dfp 0er a na bab sb
8    9           fdo 0fd ldm cd. wdld so
9   10  reo dodf fd0fd dlss0 d0dsl sdl s
>>> df["cnt"].apply(lambda x: pd.Series({el: x.count(el) for el in lst})).sum()
dfo    2
a      4
d0     3
do     9
dtype: int64

Answer 2

不要试图提供不同的方法，也不要利用你的方法，这里是你需要的改变。你需要数一数一克发生的次数，而不是找不到它。find（）只提供找到它的索引，如果找不到文本，则返回-1（这不是您想要的）：

for i in df.content:
    articleCount += 1
    for j in ngrams_count:
        count = i.count(j)
        print ("article ", articleCount, "has ", count, " instances of ngram ", j)