计数从另一列中的一列中的字符串出现

Question

我有一个看起来像这样的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

我想计算“字母”列中的字母在密码中出现多少次 从每行的“密码”列。

换句话说，第一行密码中有多少个L'S（4）。 第二行密码中有多少个（8）。

等等。

如果我这样做：

df['Count'] = df['Password'].str.count('s')

它运行正确，但仅计入列中的每个密码中的S。

当我尝试此操作时：

df['Count'] = df['Password'].str.count(df['Letter'])

它会引发错误：

TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed

我不知道如何（如果可能）获得str.Count（）检查每行的不同值。

Answer 1

您可以在每行（例如循环）上应用自定义功能：

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

具有理解力：

df['Count'] = [x.Password.count(x.Letter) for x in df.itertuples()]
# df['Count'] = [x[3].count(x[2]) for x in df.itertuples()]