Python Pandas Series.str.count()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas str.count()方法是用来计算一个系列中的每一个字符串或regex模式的出现次数。额外的标志参数也可以被传递给处理，以修改regex的某些方面，如大小写敏感性，多行匹配等。

由于这是一个pandas字符串方法，它只适用于字符串系列，而且每次在调用这个方法之前，都必须把.str作为前缀。否则，它将会产生一个错误。

语法: Series.str.count(pat, flags=0)

参数:
pat:要在串联的字符串中搜索的字符串或反义词
flags: 可以传递的Regex标志（A, S, L, M, I, X），默认为0，表示无。为此，还必须导入雷格斯模块（re）。

返回类型: 系列，包括每个字符串中出现的字符的数量。

在下面的例子中，所使用的数据框包含一些NBA球员的数据。下面是数据框在任何操作之前的图像。

例子1：计算单词出现的次数
在这个例子中，Pandas系列由一个列表组成，使用str.count()方法对gfg的出现进行计数。

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# making list
list =["GeeksforGeeks", "Geeksforgeeks", "geeksforgeeks",
       "geeksforgeeks is a great platform", "for tech geeks"]
  
# making series
series = pd.Series(list)
  
# counting occurrence of geeks
count = series.str.count("geeks")
  
# display
count

输出:
如输出图片所示，显示了每个字符串中出现的Geeks，由于第一个大写字母，Geeks没有被计算在内。

例子2：使用标志

在这个例子中，”a “的出现被计算在Name列中。还使用了标志参数，re.I被传递给它，这意味着IGNORECASE。因此，a和A在计数时都会被考虑。

# importing pandas module 
import pandas as pd
  
# importing module for regex
import re
  
# reading csv file from url 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
  
# String to be searched in start of string 
search ="a"
  
# count of occurrence of a and creating new column
data["count"]= data["Name"].str.count(search, re.I)
  
# display
data

输出:
如输出图像所示，通过观察第一个索引本身，可以清楚地进行比较，Avery Bradely中a的计数是2，这意味着大写和小写都被考虑在内。