如何使用pandas在CSV文件指定列中查找特定词汇并统计出现次数

原代码中使用的str.find()方法作用是返回目标字符串在每行文本中首次出现的下标位置，无匹配时返回-1，因此只会输出整列的数值结果，无法直接得到出现次数的统计值。

分两种常用场景提供修改方案：

• 场景1：统计包含目标词汇的行数（同一行内重复出现仅算1次）
  用str.contains()判断每行是否匹配，结合sum()统计匹配行数：

  import pandas as pd
  
  def count_search_item(searchitem): 
      # 仅读取author列
      df = pd.read_csv('data.csv', usecols=["author"])
      # 匹配目标词汇，na=False用于处理空值避免报错
      match_count = df["author"].str.contains(searchitem, na=False).sum()
      print(f"包含目标词汇的行数：{match_count}")
  
  count_search_item('IMoRT')
  

  如需忽略大小写匹配，可以给str.contains()添加case=False参数。

• 场景2：统计目标词汇的总出现次数（同一行内重复出现按实际次数累加）
  用str.count()统计每行匹配次数后求和：

  import pandas as pd
  
  def count_search_item_total(searchitem): 
      df = pd.read_csv('data.csv', usecols=["author"])
      # 统计每行出现次数后求和，空值默认返回0
      total_count = df["author"].str.count(searchitem).sum()
      print(f"目标词汇总出现次数：{total_count}")
  
  count_search_item_total('IMoRT')
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hiresh Verma