从熊猫系列列表中获取唯一值

罗汉：

我在DataFrame中有一列，其中包含类别列表。例如：

0                                                    [Pizza]
1                                 [Mexican, Bars, Nightlife]
2                                  [American, New, Barbeque]
3                                                     [Thai]
4          [Desserts, Asian, Fusion, Mexican, Hawaiian, F...
6                                           [Thai, Barbeque]
7                           [Asian, Fusion, Korean, Mexican]
8          [Barbeque, Bars, Pubs, American, Traditional, ...
9                       [Diners, Burgers, Breakfast, Brunch]
11                                [Pakistani, Halal, Indian]

我正在尝试做两件事：

1）获得唯一的类别-我的方法是有一个空集，遍历系列并附加每个列表。

我的代码：

unique_categories = {'Pizza'}
for lst in restaurant_review_df['categories_arr']:
    unique_categories = unique_categories | set(lst)

这给了我列中所有列表中包含的一组唯一类别。

2）生成类别计数的饼图，每个餐厅可以属于多个类别。例如：餐厅11属于巴基斯坦，印度和清真食品类别。我的方法再次遍历类别，再遍历一系列迭代以获得计数。

有更简单或更优雅的方法吗？

提前致谢。

斯科特·波士顿（Scott Boston）：

使用pandas 0.25.0+更新 `explode`

df['category'].explode().value_counts()

输出：

Barbeque       3
Mexican        3
Fusion         2
Thai           2
American       2
Bars           2
Asian          2
Hawaiian       1
New            1
Brunch         1
Pizza          1
Traditional    1
Pubs           1
Korean         1
Pakistani      1
Burgers        1
Diners         1
Indian         1
Desserts       1
Halal          1
Nightlife      1
Breakfast      1
Name: Places, dtype: int64

和绘图：

df['category'].explode().value_counts().plot.pie(figsize=(8,8))

输出：

对于0.25.0之前的较旧版本的熊猫，请尝试：

df['category'].apply(pd.Series).stack().value_counts()

输出：

Mexican        3
Barbeque       3
Thai           2
Fusion         2
American       2
Bars           2
Asian          2
Pubs           1
Burgers        1
Traditional    1
Brunch         1
Indian         1
Korean         1
Halal          1
Pakistani      1
Hawaiian       1
Diners         1
Pizza          1
Nightlife      1
New            1
Desserts       1
Breakfast      1
dtype: int64

使用绘图：

df['category'].apply(pd.Series).stack().value_counts().plot.pie()

输出：

每个@coldspeed的评论

from itertools import chain
from collections import Counter

pd.DataFrame.from_dict(Counter(chain(*df['category'])), orient='index').sort_values(0, ascending=False)

输出：

Barbeque     3
Mexican      3
Bars         2
American     2
Thai         2
Asian        2
Fusion       2
Pizza        1
Diners       1
Halal        1
Pakistani    1
Brunch       1
Breakfast    1
Burgers      1
Hawaiian     1
Traditional  1
Pubs         1
Korean       1
Desserts     1
New          1
Nightlife    1
Indian       1

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