如何搜索和获得Pandas中每个独特项目的特殊字符数

Question

通过使用pandas dataframe，我试图获得列中使用的特殊字符数，但没有得到所需的输出

我的.tsv文件是：input file

NAME        ID
S. gambu    NNNTYR
S. gambu    RTD:78689
S. gambu    GTT:67878
S. gambu    RTD?78689
G. homos    SFDG\SS234R
G. homos    SFHG#SR234R
G. homos    JHFG:EE345T
G. homos    TYU=TT678R
T. mosus    RTU,YY67ET
T. mosus    TTR%YY67ET
G. ytrty    NaN

我试图从'ID'w.r.t'NAME'（对于每个名称）（NAME=4和special characters=7）中获取每个特殊字符（：\，\%=？）的计数，但对于ID中存在的每个名称和特殊字符，我并没有得到所需的输出，它们是“（：\，\%=？”

我需要为每个名字的每个特殊字符计数。 我试过了，但没有得到下面想要的输出

期望输出为：

NAME         :        \          #       ?         %           =          ,

S. gambu  RTD:78689    0         0    RTD?78689    0          0          0        
           GTT:67878                      
           count(2)                    count(1)                                



G. homos     0   SFDG\SS234R  SFHG#SR234R    0       0       TYU=TT678R     0
                  count(1)     count(1)                       count(1)

T. mosus     0       0          0         0    TTR%YY67ET      0    RTU,YY67ET          
                                             count(1)                 count(1)

G. ytrty     NaN    NaN         NaN     NaN      NaN           NaN      NaN  


Total         2      1           1       1          1            1            1

desired output

~~~ python
我试过的代码：

pattern1 = [':','#',',','%',]
count= 0
count1 = 0
with open('name.txt') as f:
lines = f.read().splitlines()


for pat in pattern1:
    pattern1 = re.compile(pat)
     for line in lines:
        for i in range(len(df3)):
                if ((df3.loc[i,'NAME'] == line)):
                    if (pattern1.search(df3.loc[i,'ID'])):
                        count = count+1
                    out =str(df3.loc[i,'NAME'])+"\t"+str(df3.loc[i,'ID'])+"\n"
                    print(out)

~~~~

对于所需的输出，我附加了snap out，因为它包含更多字段

Answer 1

IIUC

我们可以使用.str.count

注意，我在T. mosus中添加了3个特殊字符

data = d="""NAME        ID
S. gambu    NNNTYR
S. gambu    RTD:78689
S. gambu    RTD:78689
S. gambu    RTD:78689
G. homos    SFDG/SS234R
G. homos    SFHG#SR234R
G. homos    JHFG:EE345T
G. homos    TYU=TT678R
T. mosus    RTU@:/YY67ET
G. ytrty    NaN"""

df = pd.read_csv(StringIO(data),sep='\s+')
pat = '[(:/,#%\=@)]'
df['count'] = df['ID'].str.count(pat)

---

print(df)
     NAME            ID  count
S.  gambu        NNNTYR    0.0
S.  gambu     RTD:78689    1.0
S.  gambu     RTD:78689    1.0
S.  gambu     RTD:78689    1.0
G.  homos   SFDG/SS234R    1.0
G.  homos   SFHG#SR234R    1.0
G.  homos   JHFG:EE345T    1.0
G.  homos    TYU=TT678R    1.0
T.  mosus  RTU@:/YY67ET    3.0
G.  ytrty           NaN    NaN

Answer 2

IIUC这应该可以做到这一点（df是您的输入数据帧）

import re
special_chars=r"(:/,#%=@)"

#to take care of nan-s
df=df.fillna("")

for el in special_chars:
    temp_df=df["ID"].str.count(re.escape(el))
    df[el]=np.where(temp_df.gt(0), df["ID"] + " (" + temp_df.astype(int).astype(str) + ")", None)

df2=df.groupby("NAME")[list(special_chars)].agg(lambda x: list(x[~x.isna()]))

我不完全确定您想要的值输出格式是什么-所以我把它放在一个列表中