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
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}
其他回答
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}
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。
另一种获取字典中每个项目出现次数的方法：
dict((i, a.count(i)) for i in a)
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}
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。
