Python 3.8.5 (tags/v3.8.5:580fbb0, Jul 20 2020, 15:57:54) [MSC v.1924 64 bit (AMD64)] on win32
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>>> import pandas as pd

>>> df = pd.DataFrame({"cat":list("AAABB"), "cont":[ ["사과", "바나나", "감"], ["딸기","바나나","감"],["감"], ["광어", "우럭"],["광어"]]})
>>> df
  cat          cont
0   A  [사과, 바나나, 감]
1   A  [딸기, 바나나, 감]
2   A           [감]
3   B      [광어, 우럭]
4   B          [광어]
>>> df.groupby("cat").cont.sum()
cat
A    [사과, 바나나, 감, 딸기, 바나나, 감, 감]
B                   [광어, 우럭, 광어]
Name: cont, dtype: object
>>> grouped = df.groupby("cat").cont.sum()
>>> grouped
cat
A    [사과, 바나나, 감, 딸기, 바나나, 감, 감]
B                   [광어, 우럭, 광어]
Name: cont, dtype: object
>>> df2 = grouped.to_frame()
>>> df2
                            cont
cat                             
A    [사과, 바나나, 감, 딸기, 바나나, 감, 감]
B                   [광어, 우럭, 광어]


>>> from collections import Counter
>>> for c, l in df2.itertuples():
    print(Counter(l))


Counter({'감': 3, '바나나': 2, '사과': 1, '딸기': 1})
Counter({'광어': 2, '우럭': 1})
>>> for c, l in df2.itertuples():
    print(c, Counter(l))


A Counter({'감': 3, '바나나': 2, '사과': 1, '딸기': 1})
B Counter({'광어': 2, '우럭': 1})
>>> 

content 만 필요하기 때문에 groupby 로 묶는 것 보다 같은 항목을 다 append 하여 Counter 를 적용하는 것이 간단합니다.

data = [{'category':'A', 'content': ['사과', '바나나', '감']},
 {'category':'A', 'content': ['딸기', '바나나', '감']},
 {'category':'A', 'content': ['감']},
 {'category':'B', 'content': ['광어', '우럭']},
 {'category':'B', 'content': ['광어']}]

from collections import defaultdict, Counter

result = defaultdict(list)

for d in data:
    result[d['category']] += d['content']

{k: Counter(g).most_common(3) for k, g in result.items()}

{'A': [('감', 3), ('바나나', 2), ('사과', 1)], 'B': [('광어', 2), ('우럭', 1)]}