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

还可以使用内置模块运算符的countOf方法。

>>> import operator
>>> operator.countOf([1, 2, 3, 4, 1, 4, 1], 1)
3

给定一个项目，我如何在Python的列表中计算它的出现次数？

下面是一个示例列表：

>>> l = list('aaaaabbbbcccdde')
>>> l
['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'e']

列表计数

有list.count方法

>>> l.count('b')
4

这适用于任何列表。元组也有这种方法：

>>> t = tuple('aabbbffffff')
>>> t
('a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'f', 'f', 'f', 'f', 'f', 'f')
>>> t.count('f')
6

集合。计数器

然后是collections.Counter。您可以将任何可迭代项转储到Counter中，而不仅仅是列表，Counter将保留元素计数的数据结构。

用法：

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter(l)
>>> c['b']
4

计数器基于Python字典，它们的键是元素，因此键需要是可散列的。它们基本上类似于允许冗余元素进入其中的集合。

进一步使用集合。计数器

您可以从计数器中添加或减去可迭代项：

>>> c.update(list('bbb'))
>>> c['b']
7
>>> c.subtract(list('bbb'))
>>> c['b']
4

您还可以使用计数器执行多组操作：

>>> c2 = Counter(list('aabbxyz'))
>>> c - c2                   # set difference
Counter({'a': 3, 'c': 3, 'b': 2, 'd': 2, 'e': 1})
>>> c + c2                   # addition of all elements
Counter({'a': 7, 'b': 6, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1, 'y': 1, 'x': 1, 'z': 1})
>>> c | c2                   # set union
Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1, 'y': 1, 'x': 1, 'z': 1})
>>> c & c2                   # set intersection
Counter({'a': 2, 'b': 2})

愚蠢的回答，求和

有很好的内置答案，但这个例子有点指导意义。在这里，我们对字符c等于“b”的所有情况求和：

>>> sum(c == 'b' for c in l)
4

对于这个用例来说不是很好，但是如果你需要有一个可迭代的计数，其中case为True，那么对布尔结果求和是非常好的，因为True等于1。

为什么不是熊猫？

另一个答案是：

为什么不使用熊猫？

Pandas是一个通用库，但它不在标准库中。将其添加为需求是非常重要的。

列表对象本身以及标准库中都有针对该用例的内置解决方案。

如果您的项目还不需要panda，那么仅将其作为此功能的需求将是愚蠢的。

def countfrequncyinarray(arr1):
    r=len(arr1)
    return {i:arr1.count(i) for i in range(1,r+1)}
arr1=[4,4,4,4]
a=countfrequncyinarray(arr1)
print(a)

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}

以下是三种解决方案：

Fastest是使用for循环并将其存储在Dict中。

import time
from collections import Counter


def countElement(a):
    g = {}
    for i in a:
        if i in g: 
            g[i] +=1
        else: 
            g[i] =1
    return g


z = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5,234,23,3,12,3,123,12,31,23,13,2,4,23,42,42,34,234,23,42,34,23,423,42,34,23,423,4,234,23,42,34,23,4,23,423,4,23,4]


#Solution 1 - Faster
st = time.monotonic()
for i in range(1000000):
    b = countElement(z)
et = time.monotonic()
print(b)
print('Simple for loop and storing it in dict - Duration: {}'.format(et - st))

#Solution 2 - Fast
st = time.monotonic()
for i in range(1000000):
    a = Counter(z)
et = time.monotonic()
print (a)
print('Using collections.Counter - Duration: {}'.format(et - st))

#Solution 3 - Slow
st = time.monotonic()
for i in range(1000000):
    g = dict([(i, z.count(i)) for i in set(z)])
et = time.monotonic()
print(g)
print('Using list comprehension - Duration: {}'.format(et - st))

后果

#解决方案1-更快

{1: 4, 2: 5, 3: 4, 4: 6, 5: 2, 234: 3, 23: 10, 12: 2, 123: 1, 31: 1, 13: 1, 42: 5, 34: 4, 423: 3}
Simple for loop and storing it in dict - Duration: 12.032000000000153

#解决方案2-快速

Counter({23: 10, 4: 6, 2: 5, 42: 5, 1: 4, 3: 4, 34: 4, 234: 3, 423: 3, 5: 2, 12: 2, 123: 1, 31: 1, 13: 1})
Using collections.Counter - Duration: 15.889999999999418

#解决方案3-缓慢

{1: 4, 2: 5, 3: 4, 4: 6, 5: 2, 34: 4, 423: 3, 234: 3, 42: 5, 12: 2, 13: 1, 23: 10, 123: 1, 31: 1}
Using list comprehension - Duration: 33.0