Pandas 统计DataFrame中字符串出现次数并生成频次汇总结果

你可以通过将全表数据堆叠为一维序列后做频次统计实现需求，核心代码如下：

import pandas as pd

# 假设你的原始DataFrame变量名为df
result = df.stack().value_counts().reset_index()
# 重命名列名匹配需求
result.columns = ['Animals', 'Total']

代码说明 #

• df.stack() 会把所有列的数值按行堆叠为一维Series，覆盖全表所有单元格内容
• value_counts() 直接统计每个字符串的出现频次，默认按频次从高到低排序
• 最后重命名列名即可得到你需要的输出结构

如果习惯用宽表转长表的逻辑，也可以用melt方法实现，效果完全一致：

result = df.melt(value_name='Animals')['Animals'].value_counts().reset_index()
result.columns = ['Animals', 'Total']

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gabriel Pouzargue