如何统计DataFrame单列中多标签字符串的单个标签出现次数？

核心思路是先将每行的多标签拆分为独立元素，再展开成单独行，最后统计每个标签的出现次数。

步骤1：构造示例数据 #

import pandas as pd

data = {
    'Transaction': ['01', '02', '03', '04'],
    'Tag': ['tag1', 'tag1, tag3', 'tag2', 'tag2, tag3']
}
df = pd.DataFrame(data)

步骤2：拆分并统计标签次数 #

推荐两种简洁实现方式：

方式一：使用str.split + explode（直观易懂）

# 将标签列拆分为列表，再展开成单独行
df['Tag'] = df['Tag'].str.split(', ')
tag_counts = df['Tag'].explode().value_counts()

print(tag_counts)

输出结果：

tag1    2
tag2    2
tag3    2
dtype: int64

方式二：使用str.split + stack（无需修改原DataFrame）

# 拆分标签为多列，转置为行后统计次数
tag_counts = df['Tag'].str.split(', ', expand=True).stack().value_counts()

兼容分隔符不统一的情况 #

如果标签间的分隔符存在不统一（比如有的是逗号无空格），可以先去除空格再统计：

tag_counts = df['Tag'].str.split(',').explode().str.strip().value_counts()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stefano Mauro