在Python中,给定一个项目,如何在列表中计算它的出现次数?


一个相关但不同的问题是计算集合中每个不同元素的出现次数,将字典或列表作为直方图结果而不是单个整数。有关该问题,请参阅使用字典统计列表中的项目。


当前回答

我会使用filter(),以Lukasz为例:

>>> lst = [1, 2, 3, 4, 1, 4, 1]
>>> len(filter(lambda x: x==1, lst))
3

其他回答

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。

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。

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

可能不是最有效的,需要额外的传递才能删除重复项。

功能实现:

arr = np.array(['a','a','b','b','b','c'])
print(set(map(lambda x  : (x , list(arr).count(x)) , arr)))

返回:

{('c', 1), ('b', 3), ('a', 2)}

或返回为dict:

print(dict(map(lambda x  : (x , list(arr).count(x)) , arr)))

返回:

{'b': 3, 'c': 1, 'a': 2}

建议使用numpy的bincount,但它只适用于具有非负整数的1d数组。此外,生成的数组可能会令人困惑(它包含原始列表中从最小值到最大值的整数,并将缺失的整数设置为0)。

使用numpy的更好方法是使用属性return_counts设置为True的唯一函数。它返回一个元组,其中包含一个唯一值数组和每个唯一值的出现数组。

# a = [1, 1, 0, 2, 1, 0, 3, 3]
a_uniq, counts = np.unique(a, return_counts=True)  # array([0, 1, 2, 3]), array([2, 3, 1, 2]

然后我们可以将它们配对为

dict(zip(a_uniq, counts))  # {0: 2, 1: 3, 2: 1, 3: 2}

它也适用于其他数据类型和“2d列表”,例如。

>>> a = [['a', 'b', 'b', 'b'], ['a', 'c', 'c', 'a']]
>>> dict(zip(*np.unique(a, return_counts=True)))
{'a': 3, 'b': 3, 'c': 2}