x = ['Jess', 'Jack', 'Mary', 'Sophia', 'Karen',
     'Addison', 'Joseph','Jack', 'Jack', 'Eric', 'Ilona', 'Jason']
the_item = input('Enter the item that you wish to find : ')
how_many_times = 0 
for occurrence in x:
     if occurrence == the_item : 
          how_many_times += 1
print('The occurrence of', the_item, 'in', x,'is',how_many_times) 

创建了一个名字列表，其中重复了“Jack”这个名字。为了检查它的发生情况，我在名为x的列表中运行了一个for循环。每次迭代时，如果循环变量的值与从用户接收的值相同，并存储在变量the_item中，那么变量how_many_times将递增1。在获得某种价值之后。。。我们打印how_many_times，它存储单词“jack”出现的值

如果只需要单个项目的计数，请使用计数方法：

>>> [1, 2, 3, 4, 1, 4, 1].count(1)
3

重要提示：如果您正在计算多个不同的项目，这会非常缓慢

每个计数调用都会遍历n个元素的整个列表。在循环中调用计数n次意味着总共检查n次，这可能会对性能造成灾难性影响。

如果要计数多个项目，请使用计数器，它只进行n次总检查。

list.count（x）返回x在列表中出现的次数

参见：http://docs.python.org/tutorial/datastructures.html#more-在列表上

以下是三种解决方案：

Fastest是使用for循环并将其存储在Dict中。

import time
from collections import Counter


def countElement(a):
    g = {}
    for i in a:
        if i in g: 
            g[i] +=1
        else: 
            g[i] =1
    return g


z = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5,234,23,3,12,3,123,12,31,23,13,2,4,23,42,42,34,234,23,42,34,23,423,42,34,23,423,4,234,23,42,34,23,4,23,423,4,23,4]


#Solution 1 - Faster
st = time.monotonic()
for i in range(1000000):
    b = countElement(z)
et = time.monotonic()
print(b)
print('Simple for loop and storing it in dict - Duration: {}'.format(et - st))

#Solution 2 - Fast
st = time.monotonic()
for i in range(1000000):
    a = Counter(z)
et = time.monotonic()
print (a)
print('Using collections.Counter - Duration: {}'.format(et - st))

#Solution 3 - Slow
st = time.monotonic()
for i in range(1000000):
    g = dict([(i, z.count(i)) for i in set(z)])
et = time.monotonic()
print(g)
print('Using list comprehension - Duration: {}'.format(et - st))

后果

#解决方案1-更快

{1: 4, 2: 5, 3: 4, 4: 6, 5: 2, 234: 3, 23: 10, 12: 2, 123: 1, 31: 1, 13: 1, 42: 5, 34: 4, 423: 3}
Simple for loop and storing it in dict - Duration: 12.032000000000153

#解决方案2-快速

Counter({23: 10, 4: 6, 2: 5, 42: 5, 1: 4, 3: 4, 34: 4, 234: 3, 423: 3, 5: 2, 12: 2, 123: 1, 31: 1, 13: 1})
Using collections.Counter - Duration: 15.889999999999418

#解决方案3-缓慢

{1: 4, 2: 5, 3: 4, 4: 6, 5: 2, 34: 4, 423: 3, 234: 3, 42: 5, 12: 2, 13: 1, 23: 10, 123: 1, 31: 1}
Using list comprehension - Duration: 33.0

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。

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}