大家好，我是皮皮。
一、前言
前几天在Python铂金交流群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个Pandas中实现词频统计次数的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。
下图是原始数据：
他自己写的部分代码，如下：
df = pd.read_excel('./data.xls', names=['name', 'count']) names = ['明玉', '苏明玉', '苏总', '朱丽', '丽丽', '明哲', '苏明哲', '大哥', '明成', '苏明成', '大哥', '苏大强', '老爹', '爸', '吴非', '苏家', '宝宝', '老蒙', '蒙总', '小蒙', '天冬', '石天冬', '石大哥', '柳青', '蔡根花', '钟点工', '温玮光', ' 温总', '苏母']
二、解决过程
这里【月神】给出了一个代码，如下图所示：
然后他自己修改下，就搞定了。
代码如下所示：
df = pd.read_excel('./data.xls') names = ['明玉', '苏明玉', '苏总', '朱丽', '丽丽', '明哲', '苏明哲', '大哥', '明成', '苏明成', '大哥', '苏大强', '老爹', '爸', '吴非', '苏家', '宝宝', '老蒙', '蒙总', '小蒙', '天冬', '石天冬', '石大哥', '柳青', '蔡根花', '钟点工', '温玮光', ' 温总', '苏母'] print(df[df['name'].isin(names)])
不过事情还没有完成，后来又提新的需求了。
比如这种，他都是一个人，怎么把他处理到一块？
这里他自己想到了一个可行的思路。把人名整理到每一行，以空格分开，每一行代表一个人，之后逐行读取，然后传值到变量里边，df[df['name'].isin(names)]，挨个输出就可以了，代码如下：
with open('人名.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: name_count = 0 for names in f: name = names.strip().split() count = df[df['name'].isin(name)] # print(df[df['name'].isin(list(names))]) print(count['count'].sum())
之后就可以进一步做词云图啥的了，巴适得很！
三、总结
大家好，我是皮皮。这篇文章主要分享了Pandas中实现词频统计次数的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。
最后感谢粉丝【dcpeng】提问，感谢【月神】给出的具体解析和代码演示，感谢【杨羊】、【沈复】等人参与学习交流。
小伙伴们，快快用实践一下吧！如果在学习过程中，有遇到任何问题，欢迎加我好友，我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。
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