如何统计pandas DataFrame指定列中各字符串长度对应的出现次数

你使用的nunique()仅用于统计唯一值的总数量，要得到每个长度对应的出现次数，使用pandas原生的value_counts()方法即可实现，全程为向量化操作，适配大体量DataFrame的性能需求：

核心代码 #

# 计算长度并统计频次
res = df["aic"].str.len().value_counts().reset_index()
# 重命名列匹配需求格式
res.columns = ["length", "count"]
# 按长度升序排序（可选，默认是按计数降序排列）
res = res.sort_values("length", ignore_index=True)

代码说明 #

1. df["aic"].str.len()：逐行计算aic列字符串的长度，返回值为整数型Series
2. .value_counts()：统计上述Series中每个长度值的出现次数
3. .reset_index()：将默认作为索引的长度值转为普通列，得到两列结构的DataFrame
4. 最后排序步骤可根据你的展示需求选择是否保留

样例测试效果 #

用你提供的示例数据运行上述代码，输出结果完全匹配预期：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Robert Alexander