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]]

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}

我会使用filter（），以Lukasz为例：

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

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。

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})