聚合分组索引中拆分字符串的值

Question

我有一个看起来像这样的数据框：

index  name     value
1      Foo      9
2      Bar      11
3      Foo      2
4      Bar      4
5      Foo,Bar  3

如果df.groupby('name').count()我知道了：

         value
name
Foo      2
Bar      2
Foo,Bar  1

我想拆分Foo,Bar并在结果元组中存在的索引中的每个值加1，以使分组的数据框看起来像：

         value
name
Foo      3
Bar      3

我可以想到使用for循环执行此操作的方法，但我想知道是否存在一些内置的熊猫方法来解决此类问题。

Answer 1

对于大熊猫0.25+使用Series.str.split与Series.explode对flatten Series，那么对于数Series.value_counts以Series.to_frame：

df1 = df['name'].str.split(',').explode().value_counts().to_frame('value')
print (df1)
     value
Foo      3
Bar      3

对于另一个版本使用split与expand=True用于DataFrame和DataFrame.stack为flatten Series：

df1 = df['name'].str.split(',', expand=True).stack().value_counts().to_frame('value')
print (df1)
     value
Foo      3
Bar      3