如何在Pandas中统计单个标签及指定字符串的出现频次？

一、单独统计每个标签的出现次数 #

你用df['tags'].value_counts()得到的是整个标签组合的频次，要拆分单个标签统计，只需用explode()方法把列表型的标签拆成独立行，再执行计数：

# 拆分列表型标签为单行单标签，再统计每个标签的频次
tag_counts = df['tags'].explode().value_counts()
print(tag_counts)

这样就能得到每个标签单独的出现次数，比如示例中的Addiction、Health等标签会被分别统计，而非作为组合整体计数。

二、统计Pandas字符串数组中指定字符串的出现次数 #

分两种场景处理：

1. 统计包含指定字符串的元素数量 #

如果要计算有多少个单元格包含目标字符串（无论单元格内该字符串出现几次），用str.contains()配合sum()：

target_str = 'Health'
# 若tags是列表类型，先转字符串再判断；若本身是字符串列，直接用df['column'].str.contains()
count = df['tags'].astype(str).str.contains(target_str).sum()
print(f"包含'{target_str}'的元素数量：{count}")

2. 统计指定字符串的总出现次数（含单元格内多次出现的情况） #

如果要统计该字符串在所有单元格中的总出现次数，用str.count()配合sum()：

target_str = 'Health'
# 同样，列表类型需先转字符串
total_count = df['tags'].astype(str).str.count(target_str).sum()
print(f"'{target_str}'总出现次数：{total_count}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者IvonaK