Pythonのパンダは、私は、次のパンダのデータフレームDFを持つインデックス

Question

として列に複数の単語を使用します

Book_Title_word | Revenue 
you     300 
I      300 
don't     200 
know     200 
what     200 
have     200 
done     200 
last     100 
summer    100 
loved     100 

私とあなたが両方のタイトルで、収益は彼らのために合計されたされた言葉なので：大文字と小文字はこれが最終目標であるDF2）

問題ではないはず。

これはPythonで実現可能ですか？収入を使用しているとき、私は、より大きな数字を使用していますので-ZA-zは、科学的表記fromat（ '2.155051e-01'）であるが提供する

：

は

非常UPDATE、ありがとうございました。

Book_Category | Book_Title      | Revenue | Quantity 
    A    ...what ...       3459283  45757 
    B    what ...        4376899  35657 
    C    .....what       4567856  7689 

df_new = pd.DataFrame(df['Book_Title'].str.split(' ').tolist(), index=df['Revenue']).stack().reset_index()[[0, 'Revenue']] 
df_new.columns = ['Book_Title_word', 'Revenue'] 
df_new.Book_Title_word = df_new.Book_Title_word.str.lower() 

df_new.groupby('Book_Title_word').sum().sort_values(by = 'Revenue',ascending = False) 

Book_Title_word | Revenue 
what     2.160651e-01 

これは私が（何らかの二次研究・ラムダ関数...に）これは、計算に最適であるかどうかわからないですこの答えFormat/Suppress Scientific Notation from Python Pandas Aggregation Results

Answer 1

これは片道です。各単語

df_new.groupby('Book_Title_word').sum().sort_values(by = 'Revenue',ascending = False) 


       Revenue 
Book_Title_word 
i    300 
you    300 
don't   200 
done   200 
have   200 
know   200 
what   200 
last   100 
loved   100 
summer   100 

Answer 2

から問題

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x) 

を固定したが、少なくともそれは十分に短いです：

new_df = pd.DataFrame({'Book_Title_word': pd.unique(np.concatenate(df.Book_Title.str.lower().str.split()))}) 
new_df['Revenue'] = new_df.Book_Title_word.apply(lambda x: df.loc[df.Book_Title.str.lower().str.contains(x), 'Revenue'].sum()) 

最初の行は新しいタイトル内のすべての単語を連結した1つの列のみを持つデータフレーム。小文字で、重複を削除する。 2番目の行は、これらの要素のすべてを通り、どの行にその単語が含まれているかを調べます（小文字にした後に）。そうであれば収益を得て、すべての結果を合計します。

EDIT：タイトルに*、+、かっこなどの正規表現の特殊文字が含まれていると、以下のコメントで私に気づかれました。したがって、正規表現は2行目：

new_df['Revenue'] = new_df.Book_Title_word.apply(lambda x: df.loc[df.Book_Title.str.lower().str.contains(x, regex=False), 'Revenue'].sum())