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。
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
list.count(x)返回x在列表中出现的次数
参见:http://docs.python.org/tutorial/datastructures.html#more-在列表上
其他回答
为什么不使用Pandas?
import pandas as pd
my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'a', 'd', 'a']
# converting the list to a Series and counting the values
my_count = pd.Series(my_list).value_counts()
my_count
输出:
a 3
d 2
b 1
c 1
dtype: int64
如果您正在查找特定元素的计数,例如a,请尝试:
my_count['a']
输出:
3
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
给定列表X
import numpy as np
X = [1, -1, 1, -1, 1]
显示此列表元素的i:frequency(i)的字典为:
{i:X.count(i) for i in np.unique(X)}
输出:
{-1: 2, 1: 3}
我今天遇到了这个问题,在我想检查SO之前,我推出了自己的解决方案
dict((i,a.count(i)) for i in a)
对于大列表来说真的很慢。我的解决方案
def occurDict(items):
d = {}
for i in items:
if i in d:
d[i] = d[i]+1
else:
d[i] = 1
return d
实际上比Counter解决方案快一点,至少对于Python 2.7来说是这样。
虽然这是一个很古老的问题,但由于我没有找到一个单行,所以我做了一个。
# original numbers in list
l = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4]
# empty dictionary to hold pair of number and its count
d = {}
# loop through all elements and store count
[ d.update( {i:d.get(i, 0)+1} ) for i in l ]
print(d)
# {1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 1}