回答編集履歴
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参考になれば幸いです。
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### 追記
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複数の集合の和集合を作る `set.union` を使うと、上記のコードでリストを連結してから set にしていたのを、集合の演算のみで出来ました。
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import pandas as pd
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df_event = pd.read_csv('event.csv')
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df_event["_協賛会社set"] = [set(lis) for lis in df_event["協賛会社"].str.split('、')]
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print(df_event[["開催(西暦)", "_協賛会社set"]])
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print('----------')
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df_count = df_event[
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["開催(西暦)", "_協賛会社set"]
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].groupby("開催(西暦)").agg(lambda sets: len(set.union( * sets.values)))
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df_count.rename(columns = {
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"_協賛会社set": "協賛会社数"
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}, inplace = True)
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del df_event["_協賛会社set"]
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print(df_count)
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上記を実行すると、下記の出力が得られます。
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開催(西暦) _協賛会社set
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0 1985 {A社}
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1 1940 {B社}
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2 1999 {D社, C社}
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+
3 1963 {F社, A社, E社}
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+
4 1967 {D社, G社}
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+
5 1999 {C社}
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+
6 1963 {F社, D社, E社}
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協賛会社数
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開催(西暦)
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1940 1
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+
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1963 4
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+
1967 2
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+
1985 1
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+
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+
1999 2
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+
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- **動作確認用 Repl.it:** [https://repl.it/@jun68ykt/Q235898-2](https://repl.it/@jun68ykt/Q235898-2)
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-
`_協賛会社list` と `_協賛会社Set` は中間生成物なので、削除したほうがよいと思いますが、コードの意図を明確にするため、残してあります。
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+
`_協賛会社list` 列と `_協賛会社Set` 列は中間生成物なので、削除したほうがよいと思いますが、コードの意図を明確にするため、残してあります。
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-
df_count["_協賛会社
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df_count["_協賛会社set"] = [set(x) for x in df_count["_協賛会社list"]]
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-
df_count["協賛会社数"] = [len(s) for s in df_count["_協賛会社
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df_count["協賛会社数"] = [len(s) for s in df_count["_協賛会社set"]]
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_協賛会社list _協賛会社
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_協賛会社list _協賛会社set 協賛会社数
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開催(西暦)
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