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
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)
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
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})
