我有一個看起來像這樣的df：
Policy Letter Password Lower Upper
0 4-5 l rllllj 4 5
1 4-10 s ssskssphrlpscsxrfsr 4 10
2 14-18 p ppppppppppppppppppp 14 18
3 1-6 z zzlzvmqbzzclrz 1 6
4 4-5 j jhjjhxhjkxj 4 5
我想計算“字母”列中的字母出現在每行“密碼”列的密碼中的次數。
換句話說，第一行 (4) 的密碼中有多少個 l。第二行 (8) 的密碼中有多少個 s。
等等。
如果我這樣做：
df['Count'] = df['Password'].str.count('s')
它運行正確，但它只計算列中每個密碼中的 s。
當我嘗試這個時：
df['Count'] = df['Password'].str.count(df['Letter'])
它拋出一個錯誤：
TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed
我不知道如何（如果可能）讓 str.count() 檢查每一行的不同值。
uj5u.com熱心網友回復：
您可以在每一行上應用自定義函式（如回圈）：
df['Count'] = df.apply(lambda x: x['Password'].count(x['Letter']), axis=1)
print(df)
# Output
Policy Letter Password Lower Upper Count
0 4-5 l rllllj 4 5 4
1 4-10 s ssskssphrlpscsxrfsr 4 10 8
2 14-18 p ppppppppppppppppppp 14 18 19
3 1-6 z zzlzvmqbzzclrz 1 6 6
4 4-5 j jhjjhxhjkxj 4 5 5
帶著理解：
df['Count'] = [x.Password.count(x.Letter) for x in df.itertuples()]
# df['Count'] = [x[3].count(x[2]) for x in df.itertuples()]
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