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python 統(tǒng)計list中各個元素出現(xiàn)的次數(shù)的幾種方法

 更新時間:2021年02月20日 14:17:16   作者:西班牙沒餡餅  
這篇文章主要介紹了python 統(tǒng)計list中各個元素出現(xiàn)的次數(shù)的幾種方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

利用字典dict來完成統(tǒng)計

舉例:

a = [1, 2, 3, 1, 1, 2]
dict = {}
for key in a:
  dict[key] = dict.get(key, 0) + 1
print dict

輸出結(jié)果:

>>>{1: 3, 2: 2, 3: 1}

利用Python的collection包下Counter的類

舉例:

from collections import Counter
a = [1, 2, 3, 1, 1, 2]
result = Counter(a)
print result

輸出結(jié)果:

>>>{1: 3, 2: 2, 3: 1}

Python的pandas包下的value_counts方法

舉例:

import pandas as pd
a = [1, 2, 3, 1, 1, 2]
result = pd.value_counts(a)
print result

輸出結(jié)果:

>>>1    3
   2    2
   3    1

注:利用pandas下的value_counts(),不僅可以統(tǒng)計list中各個元素出現(xiàn)的個數(shù),還可對矩陣中的元素進行進行統(tǒng)計。
舉例:

import pandas as pd
a = pd.DataFrame([[1,2,3],
     [3,1,3],
     [1,2,1]])
result = a.apply(pd.value_counts)
print result

輸出結(jié)果:

    0    1    2
1  2.0  1.0  1.0  # 表示元素1在第一列出現(xiàn)2次,在第二列出現(xiàn)1次,在第三列出現(xiàn)1次
2  NaN  2.0  NaN  # 表示元素2在第一列出現(xiàn)0次,在第二列出現(xiàn)2次,在第三列出現(xiàn)0次
3  1.0  NaN  2.0  # 表示元素3在第一列出現(xiàn)1次,在第二列出現(xiàn)0次,在第三列出現(xiàn)2次

到此這篇關(guān)于python 統(tǒng)計list中各個元素出現(xiàn)的次數(shù)的幾種方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python 統(tǒng)計list次數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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