为列表列表中的每个列表创建单独的 Counter() 对象和 Pandas DataFrame

我能找到的所有其他答案都专门提到了在列表列表中聚合所有嵌套列表，而我希望为每个列表单独聚合。

我目前有一个列表列表：

master_list = [[a,a,b,b,b,c,c,c], [d,d,d,a,a,a,c,c,c], [c,c,c,a,a,f,f,f]]

我想通过循环为每个列表返回一个字典或 Counter() 对象：

counter1 = {'a': 2, 'b': 3, 'c': 3}
counter2 = {'d': 3, 'a': 3, 'c': 3}
counter3 = {'c': 3, 'a': 2, 'f': 3}

目前，我正在使用循环返回看起来像这样的东西 - 这并不完全是我想要的，因为它全部集中在一起，并且我在单独访问计数器对象时遇到了麻烦：

Input:

count = Counter()
for lists in master_list:
    for words in lists:
    count[words] += 1


Output:

Counter({'a': 2, 'b': 3, 'c': 3})
Counter({'d': 3, 'a': 3, 'c': 3})
Counter({'c': 3, 'a': 2, 'f': 3})

上面的问题是，我似乎无法找到一种方法来单独获取每个计数器，因为我试图为每个字典/计数器对象创建一个 pandas 数据帧。我试图以编程方式执行此操作，因为我的“master_list”中有数百个列表，并且我想返回一个数据帧，该数据帧显示每个单独列表的元素频率。最后，我将为“主列表”中的每个列表都有一个单独的数据框和计数器对象

目前我有一些只返回 1 个数据帧的东西：

Input:

table = pandas.DataFrame(count.items())
table.columns = ['Word', 'Frequency']
table.sort_values(by=['Frequency'], ascending = [False])


Output:

Word   Frequency
the    542
and    125
or     45
.      .
.      .
.      .
.      .

任何见解将不胜感激 - 另外，任何有关单独处理 Counter() 对象的提示也将不胜感激。

IMO，这个问题可以展示真正的熊猫的力量。让我们做以下事情——而不是计数无聊[a,a,b,b,b,c,c,c], [d,d,d,a,a,a,c,c,c], [c,c,c,a,a,f,f,f]我们将计算真实书籍中单词的频率。我选了以下三部：《浮士德》、《哈姆雷特》、《麦克白》。

Code:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from collections import defaultdict
import string
import requests
import pandas as pd

books = {
  'Faust': 'http://www.gutenberg.org/cache/epub/2229/pg2229.txt',
  'Hamlet': 'http://www.gutenberg.org/cache/epub/2265/pg2265.txt',
  'Macbeth': 'http://www.gutenberg.org/cache/epub/2264/pg2264.txt',
}

# prepare translate table, which will remove all punctuations and digits
chars2remove = list(string.punctuation + string.digits)
transl_tab = str.maketrans(dict(zip(chars2remove, list(' ' * len(chars2remove)))))
# replace 'carriage return' and 'new line' characters with spaces
transl_tab[10] = ' '
transl_tab[13] = ' '


def tokenize(s):
    return s.translate(transl_tab).lower().split()

def get_data(url):
    r = requests.get(url)
    if r.status_code == requests.codes.ok:
        return r.text
    else:
        r.raise_for_status()

# generate DF containing words from books
d = defaultdict(list)
for name, url in books.items():
    d[name] = tokenize(get_data(url))

df = pd.concat([pd.DataFrame({'book': name, 'word': tokenize(get_data(url))})
                for name, url in books.items()], ignore_index=True)

# let's count the frequency
frequency = df.groupby(['book','word']) \
              .size() \
              .sort_values(ascending=False)

# output
print(frequency.head(30))
print('[Macbeth]: macbeth\t', frequency.loc['Macbeth', 'macbeth'])
print('[Hamlet]: nay\t', frequency.loc['Hamlet', 'nay'])
print('[Faust]: faust\t', frequency.loc['Faust', 'faust'])

Output:

book     word
Hamlet   the      1105
         and       919
Faust    und       918
Hamlet   to        760
Macbeth  the       759
Hamlet   of        698
Faust    ich       691
         die       668
         der       610
Macbeth  and       602
Hamlet   you       588
         i         560
         a         542
         my        506
Macbeth  to        460
Hamlet   it        439
Macbeth  of        426
Faust    nicht     426
Hamlet   in        409
Faust    das       403
         ein       399
         zu        380
Hamlet   that      379
Faust    in        365
         ist       363
Hamlet   is        346
Macbeth  i         344
Hamlet   ham       337
         this      328
         not       316
dtype: int64

[Macbeth]: macbeth      67
[Hamlet]: nay    27
[Faust]: faust   272