如何统计Pandas DataFrame指定列中特定名称取值的出现次数

问题原因 #

你使用的df['token'].count('I-Problem')语法不符合Pandas API规范：Series.count()方法的作用是统计序列中非缺失值的总个数，不支持传入指定值做匹配统计，因此无法得到预期结果。

解决方案 #

方案1：直接返回统计数值（最简便）

通过布尔序列求和的方式统计匹配项数量，直接返回数值5：

result = (df['token'] == 'I-Problem').sum()

方案2：搭配value_counts实现多值统一统计

如果需要同时统计列中所有不同取值的出现次数，可以先调用value_counts()得到频次统计表，再提取指定值的计数：

# 得到所有取值的计数结果
count_df = df['token'].value_counts()
# 提取I-Problem的计数
problem_count = count_df['I-Problem']
# 按你需要的格式输出
print(f"I-Problem : {problem_count}")

运行以上代码即可得到你要求的I-Problem : 5输出效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chang