Групповые и подсчетные слова в Pandas DataFrame

Question

По году и имени я надеюсь подсчитать появление слов в кадре данных из импортированного из Excel, результаты которого также будут экспортированы в Excel.

Это код образца:

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

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

Освобожденные результаты следующие в dataframe. Есть идеи?

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

Я думаю, вы можете первый split столбец Message, создать Serie и добавить его в оригинальной source. Последний groupby с 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