给定一个无序的值列表,比如

a = [5, 1, 2, 2, 4, 3, 1, 2, 3, 1, 1, 5, 2]

我怎样才能得到出现在列表中的每个值的频率,就像这样?

# `a` has 4 instances of `1`, 4 of `2`, 2 of `3`, 1 of `4,` 2 of `5`
b = [4, 4, 2, 1, 2] # expected output

当前回答

郑重声明,一个实用的答案:

>>> L = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
>>> import functools
>>> >>> functools.reduce(lambda acc, e: [v+(i==e) for i, v in enumerate(acc,1)] if e<=len(acc) else acc+[0 for _ in range(e-len(acc)-1)]+[1], L, [])
[4, 4, 2, 1, 2]

如果你把0也算进去,那就更简洁了:

>>> functools.reduce(lambda acc, e: [v+(i==e) for i, v in enumerate(acc)] if e<len(acc) else acc+[0 for _ in range(e-len(acc))]+[1], L, [])
[0, 4, 4, 2, 1, 2]

一个解释:

我们从一个空的acc列表开始; 如果L的下一个元素e小于acc的大小,我们只需更新这个元素:如果acc的索引i是当前元素e,则v+(i==e)表示v+1,否则为之前的值v; 如果L的下一个元素e大于或等于acc的大小,我们必须展开acc以容纳新的1。

元素不必排序(itertools.groupby)。如果是负数,结果会很奇怪。

其他回答

假设我们有一个列表:

fruits = ['banana', 'banana', 'apple', 'banana']

我们可以在列表中找出每种水果的数量,像这样:

import numpy as np    
(unique, counts) = np.unique(fruits, return_counts=True)
{x:y for x,y in zip(unique, counts)}

结果:

{'banana': 3, 'apple': 1}

Python 2.7+引入了字典理解。从列表中构建字典将获得计数并去除重复项。

>>> a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
>>> d = {x:a.count(x) for x in a}
>>> d
{1: 4, 2: 4, 3: 2, 4: 1, 5: 2}
>>> a, b = d.keys(), d.values()
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> b
[4, 4, 2, 1, 2]

郑重声明,一个实用的答案:

>>> L = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
>>> import functools
>>> >>> functools.reduce(lambda acc, e: [v+(i==e) for i, v in enumerate(acc,1)] if e<=len(acc) else acc+[0 for _ in range(e-len(acc)-1)]+[1], L, [])
[4, 4, 2, 1, 2]

如果你把0也算进去,那就更简洁了:

>>> functools.reduce(lambda acc, e: [v+(i==e) for i, v in enumerate(acc)] if e<len(acc) else acc+[0 for _ in range(e-len(acc))]+[1], L, [])
[0, 4, 4, 2, 1, 2]

一个解释:

我们从一个空的acc列表开始; 如果L的下一个元素e小于acc的大小,我们只需更新这个元素:如果acc的索引i是当前元素e,则v+(i==e)表示v+1,否则为之前的值v; 如果L的下一个元素e大于或等于acc的大小,我们必须展开acc以容纳新的1。

元素不必排序(itertools.groupby)。如果是负数,结果会很奇怪。

还有另一种不使用集合的算法解决方案:

def countFreq(A):
   n=len(A)
   count=[0]*n                     # Create a new list initialized with '0'
   for i in range(n):
      count[A[i]]+= 1              # increase occurrence for value A[i]
   return [x for x in count if x]  # return non-zero count
from collections import Counter
a=["E","D","C","G","B","A","B","F","D","D","C","A","G","A","C","B","F","C","B"]

counter=Counter(a)

kk=[list(counter.keys()),list(counter.values())]

pd.DataFrame(np.array(kk).T, columns=['Letter','Count'])