我有一个熊猫数据框，看起来像：
location skills
0 Washington excel
1 Chicago
2 West Lebanon r excel
3 Midland
4 Washington sql java
5 Cincinnati sql java scala python.
6 Dover sas sql r spss
7 Dover sas c++ spss
当然还有更多的行。我想获取每个位置的“技能”列中每个唯一字符串的频率。
例如，对于位置多佛，我希望sas的频率为2，spss：2，r：1，excel：0，java：0等等......我将如何去做？
用于str.cat组合列。然后拆分使用pd.value_counts
pd.value_counts(df.skills.str.cat(sep=' ').split())
sql 3
excel 2
java 2
spss 2
sas 2
r 2
scala 1
python. 1
c++ 1
dtype: int64
为了得到这个 location
f = lambda x: pd.value_counts(x.str.cat(sep=' ').split())
df.groupby('location').skills.apply(f).unstack(fill_value=0)
c++ excel java python. r sas scala spss sql
location
Cincinnati 0 0 1 1 0 0 1 0 1
Dover 1 0 0 0 1 2 0 2 1
Washington 0 1 1 0 0 0 0 0 1
West Lebanon 0 1 0 0 1 0 0 0 0
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