使用collections与pandas DataFrame统计唯一词仅统计首句的问题

统计pandas DataFrame文本列的所有唯一词时，代码运行后仅统计第一行文本内容，未遍历处理全部文本数据。
测试使用的DataFrame数据如下：

text
0  hello is a unique sentences
1         hello this is a test
2              does this works

数据构造代码：

import pandas as pd
d = {
    "text": ["hello is a unique sentences",
             "hello this is a test", 
             "does this works"],
}
df = pd.DataFrame(data=d)

原有实现代码：

from collections import Counter

# Count unique words
def counter_word(text_col):
    print(len(text_col.values))
    count = Counter()
    for i, text in enumerate(text_col.values):
        print(i)
        for word in text.split():
            count[word] += 1
        return count

counter = counter_word(df['text'])
len(counter)

核心问题是return count语句缩进错误：该语句被放在了遍历文本列的外层for循环内部，函数处理完索引为0的第一行文本后，就会直接执行return终止函数运行，后续两行文本完全不会进入遍历流程，因此最终只统计到第一行的单词。

将return count的缩进调整至和外层for循环同级，等所有行的文本都遍历统计完成后再返回计数结果。
修复后的完整代码：

import pandas as pd
from collections import Counter

d = {
    "text": ["hello is a unique sentences",
             "hello this is a test", 
             "does this works"],
}
df = pd.DataFrame(data=d)

def counter_word(text_col):
    count = Counter()
    for text in text_col.values:
        for word in text.split():
            count[word] += 1
    return count  # 移到循环外部，全量遍历完成后再返回

counter = counter_word(df['text'])
print(len(counter)) 
# 输出结果为9，即全量文本去重后共9个唯一词

如果不需要逐行打印调试信息，可以直接拼接所有文本后一次性统计，代码更简洁：

from collections import Counter
counter = Counter(" ".join(df['text']).split())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Test