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

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

其他回答

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
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}

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)
import pandas as pd
test = [409.1, 479.0, 340.0, 282.4, 406.0, 300.0, 374.0, 253.3, 195.1, 269.0, 329.3, 250.7, 250.7, 345.3, 379.3, 275.0, 215.2, 300.0]

#turning the list into a temporary dataframe
test  = pd.DataFrame(test)

#using the very convenient value_counts() function
df_counts = test.value_counts()
df_counts

然后可以使用dfcounts.index和dfcounts.value来获取数据。

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])