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
或者,您也可以自己实现计数器。我是这样做的:
item_list = ['me', 'me', 'you', 'you', 'you', 'they']
occ_dict = {}
for item in item_list:
if item not in occ_dict:
occ_dict[item] = 1
else:
occ_dict[item] +=1
print(occ_dict)
输出:{“我”:2,“你”:3,“他们”:1}
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。
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
# Python >= 2.6 (defaultdict) && < 2.7 (Counter, OrderedDict)
from collections import defaultdict
def count_unsorted_list_items(items):
"""
:param items: iterable of hashable items to count
:type items: iterable
:returns: dict of counts like Py2.7 Counter
:rtype: dict
"""
counts = defaultdict(int)
for item in items:
counts[item] += 1
return dict(counts)
# Python >= 2.2 (generators)
def count_sorted_list_items(items):
"""
:param items: sorted iterable of items to count
:type items: sorted iterable
:returns: generator of (item, count) tuples
:rtype: generator
"""
if not items:
return
elif len(items) == 1:
yield (items[0], 1)
return
prev_item = items[0]
count = 1
for item in items[1:]:
if prev_item == item:
count += 1
else:
yield (prev_item, count)
count = 1
prev_item = item
yield (item, count)
return
import unittest
class TestListCounters(unittest.TestCase):
def test_count_unsorted_list_items(self):
D = (
([], []),
([2], [(2,1)]),
([2,2], [(2,2)]),
([2,2,2,2,3,3,5,5], [(2,4), (3,2), (5,2)]),
)
for inp, exp_outp in D:
counts = count_unsorted_list_items(inp)
print inp, exp_outp, counts
self.assertEqual(counts, dict( exp_outp ))
inp, exp_outp = UNSORTED_WIN = ([2,2,4,2], [(2,3), (4,1)])
self.assertEqual(dict( exp_outp ), count_unsorted_list_items(inp) )
def test_count_sorted_list_items(self):
D = (
([], []),
([2], [(2,1)]),
([2,2], [(2,2)]),
([2,2,2,2,3,3,5,5], [(2,4), (3,2), (5,2)]),
)
for inp, exp_outp in D:
counts = list( count_sorted_list_items(inp) )
print inp, exp_outp, counts
self.assertEqual(counts, exp_outp)
inp, exp_outp = UNSORTED_FAIL = ([2,2,4,2], [(2,3), (4,1)])
self.assertEqual(exp_outp, list( count_sorted_list_items(inp) ))
# ... [(2,2), (4,1), (2,1)]
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]]
统计列表中一项的出现次数
为了只计算一个列表项的出现次数,可以使用count()
>>> l = ["a","b","b"]
>>> l.count("a")
1
>>> l.count("b")
2
计算列表中所有项目的出现次数也称为“清点”列表,或创建清点计数器。
使用count()计算所有项目
要计算l中项目的出现次数,只需使用列表理解和count()方法
[[x,l.count(x)] for x in set(l)]
(或类似于集合(l)中x的字典字典((x,l.count(x))))
例子:
>>> l = ["a","b","b"]
>>> [[x,l.count(x)] for x in set(l)]
[['a', 1], ['b', 2]]
>>> dict((x,l.count(x)) for x in set(l))
{'a': 1, 'b': 2}
使用Counter()计数所有项目
或者,集合库中有更快的Counter类
Counter(l)
例子:
>>> l = ["a","b","b"]
>>> from collections import Counter
>>> Counter(l)
Counter({'b': 2, 'a': 1})
计数器快多少?
我查了一下柜台清点清单的速度有多快。我尝试了两种方法,使用了几个n值,计数器的速度似乎快了大约2倍。
以下是我使用的脚本:
from __future__ import print_function
import timeit
t1=timeit.Timer('Counter(l)', \
'import random;import string;from collections import Counter;n=1000;l=[random.choice(string.ascii_letters) for x in range(n)]'
)
t2=timeit.Timer('[[x,l.count(x)] for x in set(l)]',
'import random;import string;n=1000;l=[random.choice(string.ascii_letters) for x in range(n)]'
)
print("Counter(): ", t1.repeat(repeat=3,number=10000))
print("count(): ", t2.repeat(repeat=3,number=10000)
输出:
Counter(): [0.46062711701961234, 0.4022796869976446, 0.3974247490405105]
count(): [7.779430688009597, 7.962715800967999, 8.420845870045014]