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

如果您想一次计算所有值,可以使用numpy数组和bincount非常快速地完成,如下所示

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 1, 4, 1])
np.bincount(a)

这给出了

>>> array([0, 3, 1, 1, 2])

其他回答

使用%timeit查看哪个操作更有效。np.array计数操作应该更快。

 from collections import Counter
 mylist = [1,7,7,7,3,9,9,9,7,9,10,0] 
 types_counts=Counter(mylist)
 print(types_counts)
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}

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}

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

使用itertools.groupby()对所有元素进行计数

通过itertools.groupby()可以获得列表中所有元素的计数。

具有“重复”计数

from itertools import groupby

L = ['a', 'a', 'a', 't', 'q', 'a', 'd', 'a', 'd', 'c']  # Input list

counts = [(i, len(list(c))) for i,c in groupby(L)]      # Create value-count pairs as list of tuples 
print(counts)

退换商品

[('a', 3), ('t', 1), ('q', 1), ('a', 1), ('d', 1), ('a', 1), ('d', 1), ('c', 1)]

请注意,它是如何将前三个a组合为第一个组的,而其他a组在列表的后面。这是因为输入列表L未排序。如果小组实际上应该是分开的,这有时会是一个好处。

具有唯一计数

如果需要唯一的组计数,只需对输入列表进行排序:

counts = [(i, len(list(c))) for i,c in groupby(sorted(L))]
print(counts)

退换商品

[('a', 5), ('c', 1), ('d', 2), ('q', 1), ('t', 1)]

注意:为了创建唯一计数,与groupby解决方案相比,许多其他答案提供了更简单、更可读的代码。但这里显示的是与重复计数示例平行。