目录
- 一、使用字典 dict 统计
- 二、使用 collections.defaultdict 统计
- 三、list count方法
- 四、使用集合（set）和列表（list）统计
- 五、collections.counter方法
一、使用字典 dict 统计
循环遍历出一个可迭代对象的元素，如果字典中没有该元素，那么就让该元素作为字典的键，并将该键赋值为1，如果存在则将该元素对应的值加1。
lists = ['a','a','b',1,2,3,1]
count_dist = dict()
for i in lists:
if i in count_dist:
count_dist[i] += 1
else:
count_dist[i] = 1
print(count_dist)
# {'a': 2, 'b': 1, 1: 2, 2: 1, 3: 1}
二、使用 collections.defaultdict 统计
defaultdict(parameter) 接受一个类型参数，例如：int、float、str 等。
传递进来的类型参数，不是用来约束值的类型，更不是约束键的类型，而是当键不存在时，实现一种值的初始化。
defaultdict(int) -- 初始化为0
defaultdict(float) -- 初始化为0.0
defaultdict(str) -- 初始化为''
from collections import defaultdict
lists = ['a','a','b',1,2,3,1]
count_dict = defaultdict(int)
for i in lists:
count_dict[i] += 1
print(count_dict)
# defaultdict(<class 'int'>, {'a': 2, 'b': 1, 1: 2, 2: 1, 3: 1})
三、list count方法
count() 方法用于统计某个元素在列表中出现的次数。
使用语法：
# 使用语法 list.count(obj) # 返回次数
统计单个对象次数：
# 统计单个对象次数
alist = [123, 'abc', 'good', 'abc', 123]
print("count for 123 :", alist.count(123))
print("count for abc :", alist.count('abc'))
# count for 123 : 2
# count for abc : 2
统计list中每一个对象次数：
test = ["aaa","bbb","aaa","aaa","ccc","ccc","ddd","aaa","ddd","eee","ddd"]
print(test.count("aaa"))
# 4
print(test.count("bbb"))
# 1
test_result = []
for i in test:
if i not in test_result:
test_result.append(i)
print(test_result)
for i in test_result:
print(f"{i}:{test.count(i)}")
'''
4
1
['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', 'eee']
aaa:4
bbb:1
ccc:2
ddd:3
eee:1
'''
四、使用集合（set）和列表（list）统计
先用 set 去重，然后循环把每一个元素和对应的次数 list.count(item) 组成元组。
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lists = ['a','a','b',1,2,3,1]
count_set = set(lists)
print(count_set) # 集合去重
# {1, 2, 3, 'b', 'a'}
count_list = list()
for i in count_set:
count_list.append((i, lists.count(i)))
print(count_list)
# [(1, 2), (2, 1), (3, 1), ('b', 1), ('a', 2)]
五、collections.counter方法
counter 是一个容器对象，使用 collections 模块中的 counter 类可以实现 hash 对象的统计。
counter 是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为 key，其计数作为 value。
计数值可以是任意的 interger（包括0和负数）。
counter() 对象还有几个可调用的方法：
most_common(n)— top n 个出现频率最高的元素elements— 获取所有的键 通过list转化update— 增加对象subtrct— 删除对象- 下标访问 a[‘xx’] –不存在时返回0
import collections
c = collections.counter('helloworld')
直接显示各个元素频次
print(c)
# counter({'l': 3, 'o': 2, 'h': 1, 'e': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1})
使用 most_common显示最多的n个元素
当多个元素计数值相同时，排列是无确定顺序的。
print(c.most_common(3))
# [('l', 3), ('o', 2), ('h', 1)]
使用数组下标获取，类似字典方式:
print("the number of 'o':", c['o'])
# the number of 'o': 2
统计列表: （只要列表中对象都是可以哈希的）
import collections
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,1,8,8,8,4,3,5]
c = collections.counter(x)
print(c)
# counter({1: 2, 2: 1, 3: 2, 4: 2, 5: 2, 6: 1, 7: 1, 8: 4})
print(c.most_common(3))
# [(8, 4), (1, 2), (3, 2)]
dictc = dict(c) # 转换为字典
print(dictc)
# {1: 2, 2: 1, 3: 2, 4: 2, 5: 2, 6: 1, 7: 1, 8: 4}
如果列表中有 unhashalbe 对象，例如：可变的列表，是无法统计的。
元组也可以统计。
c = collections.counter([[1,2], "hello", 123, 0.52]) # typeerror: unhashable type: 'list'
得到 counter 计数器对象之后，还可以在此基础上进行增量更新。
elements() — 返回迭代器
元素排列无确定顺序，个数小于1的元素不被包含。
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import collections
c = collections.counter(a=4,b=2,c=1)
print(c)
# counter({'a': 4, 'b': 2, 'c': 1})
list(c.elements())
# ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c']
subtract函数 — 减去元素
import collections
c = collections.counter(["a","b","c","a"])
print(c)
# counter({'a': 2, 'b': 1, 'c': 1})
print(list(c.elements())) # 展开
# ['a', 'a', 'b', 'c']
# 减少元素
c.subtract(["a","b"])
print(c)
# counter({'a': 1, 'c': 1, 'b': 0})
print(list(c.elements()))
# ['a', 'c']
update函数 — 增加元素
在进行增量计数时候，update函数非常有用。
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import collections
c = collections.counter(["a","b","c","a"])
print(c)
# counter({'a': 2, 'b': 1, 'c': 1})
print(list(c.elements())) # 展开
# ['a', 'a', 'b', 'c']
c.update(["a","d"])
print(c)
# counter({'a': 3, 'b': 1, 'c': 1, 'd': 1})
print(list(c.elements()))
# ['a', 'a', 'a', 'b', 'c', 'd']
del函数 — 删除键
当计数值为0时，并不意味着元素被删除，删除元素应当使用del。
import collections
c = collections.counter('helloworld')
print(c)
# counter({'l': 3, 'o': 2, 'h': 1, 'e': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1})
c["d"] = 0
print(c)
# counter({'l': 3, 'o': 2, 'h': 1, 'e': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 0})
del c["l"]
print(c)
# counter({'o': 2, 'h': 1, 'e': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 0})
到此这篇关于5种python统计次数方法技巧的文章就介绍到这了,更多相关python内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com！
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