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
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
其他回答
mot = ["compte", "france", "zied"]
lst = ["compte", "france", "france", "france", "france"]
dict((x, lst.count(x)) for x in set(mot))
这给了
{'compte': 1, 'france': 4, 'zied': 0}
# 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。
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}
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]]