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
使用%timeit查看哪个操作更有效。np.array计数操作应该更快。
from collections import Counter
mylist = [1,7,7,7,3,9,9,9,7,9,10,0]
types_counts=Counter(mylist)
print(types_counts)
其他回答
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
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}
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。
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]]
如果您使用的是Python 2.7或3.x,并且希望每个元素的出现次数,请使用Counter:
>>> from collections import Counter
>>> z = ['blue', 'red', 'blue', 'yellow', 'blue', 'red']
>>> Counter(z)
Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'yellow': 1})