简单的一行代码:

def most_common(lst):
    return max(set(lst), key=lst.count)

从这里借鉴，这可以在Python 2.7中使用:

from collections import Counter

def Most_Common(lst):
    data = Counter(lst)
    return data.most_common(1)[0][0]

比Alex的解决方案快4-6倍，比newacct提出的一行程序快50倍。

在CPython 3.6+(任何Python 3.7+)上，上面将选择第一个看到的元素。如果你在旧的Python上运行，为了检索列表中第一个出现的元素，你需要进行两次传递来保持顺序:

# Only needed pre-3.6!
def most_common(lst):
    data = Counter(lst)
    return max(lst, key=data.get)

如果它们是不可哈希的，您可以对它们进行排序，并对结果进行一次循环，以计数项(相同的项将彼此相邻)。但是使它们可哈希并使用字典可能更快。

def most_common(lst):
    cur_length = 0
    max_length = 0
    cur_i = 0
    max_i = 0
    cur_item = None
    max_item = None
    for i, item in sorted(enumerate(lst), key=lambda x: x[1]):
        if cur_item is None or cur_item != item:
            if cur_length > max_length or (cur_length == max_length and cur_i < max_i):
                max_length = cur_length
                max_i = cur_i
                max_item = cur_item
            cur_length = 1
            cur_i = i
            cur_item = item
        else:
            cur_length += 1
    if cur_length > max_length or (cur_length == max_length and cur_i < max_i):
        return cur_item
    return max_item

在这里:

def most_common(l):
    max = 0
    maxitem = None
    for x in set(l):
        count =  l.count(x)
        if count > max:
            max = count
            maxitem = x
    return maxitem

我有一种模糊的感觉，在标准库的某个地方有一个方法可以给你每个元素的计数，但我找不到它。

我这样做使用scipy统计模块和lambda:

import scipy.stats
lst = [1,2,3,4,5,6,7,5]
most_freq_val = lambda x: scipy.stats.mode(x)[0][0]
print(most_freq_val(lst))

结果:

 most_freq_val = 5

一行程序:

def most_common (lst):
    return max(((item, lst.count(item)) for item in set(lst)), key=lambda a: a[1])[0]