要计算具有共同类型的不同元素的数量，请执行以下操作：

li = ['A0','c5','A8','A2','A5','c2','A3','A9']

print sum(1 for el in li if el[0]=='A' and el[1] in '01234')

给予

3，而不是6

x = ['Jess', 'Jack', 'Mary', 'Sophia', 'Karen',
     'Addison', 'Joseph','Jack', 'Jack', 'Eric', 'Ilona', 'Jason']
the_item = input('Enter the item that you wish to find : ')
how_many_times = 0 
for occurrence in x:
     if occurrence == the_item : 
          how_many_times += 1
print('The occurrence of', the_item, 'in', x,'is',how_many_times) 

创建了一个名字列表，其中重复了“Jack”这个名字。为了检查它的发生情况，我在名为x的列表中运行了一个for循环。每次迭代时，如果循环变量的值与从用户接收的值相同，并存储在变量the_item中，那么变量how_many_times将递增1。在获得某种价值之后。。。我们打印how_many_times，它存储单词“jack”出现的值

import pandas as pd
test = [409.1, 479.0, 340.0, 282.4, 406.0, 300.0, 374.0, 253.3, 195.1, 269.0, 329.3, 250.7, 250.7, 345.3, 379.3, 275.0, 215.2, 300.0]

#turning the list into a temporary dataframe
test  = pd.DataFrame(test)

#using the very convenient value_counts() function
df_counts = test.value_counts()
df_counts

然后可以使用dfcounts.index和dfcounts.value来获取数据。

test = [409.1, 479.0, 340.0, 282.4, 406.0, 300.0, 374.0, 253.3, 195.1, 269.0, 329.3, 250.7, 250.7, 345.3, 379.3, 275.0, 215.2, 300.0]

for i in test:
    print('{} numbers {}'.format(i, test.count(i)))

如果只需要单个项目的计数，请使用计数方法：

>>> [1, 2, 3, 4, 1, 4, 1].count(1)
3

重要提示：如果您正在计算多个不同的项目，这会非常缓慢

每个计数调用都会遍历n个元素的整个列表。在循环中调用计数n次意味着总共检查n次，这可能会对性能造成灾难性影响。

如果要计数多个项目，请使用计数器，它只进行n次总检查。

如果你能使用熊猫，那么value_counts就在那里救援。

>>> import pandas as pd
>>> a = [1, 2, 3, 4, 1, 4, 1]
>>> pd.Series(a).value_counts()
1    3
4    2
3    1
2    1
dtype: int64

它还会根据频率自动对结果进行排序。

如果希望结果在列表中，请执行以下操作

>>> pd.Series(a).value_counts().reset_index().values.tolist()
[[1, 3], [4, 2], [3, 1], [2, 1]]