5种Python统计次数方法技巧

更新时间：2021年11月05日 16:31:35 作者：小小程序员ol

这篇文章主要给大家分享的是5种Python统计次数方法技巧，文章主要包括字典 dict 统计、collections.defaultdict 统计、List count方法、集合（set）和列表（list）统计、collections.Counter方法，感兴趣的小伙伴一起进入下面文章内容吧

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。

'''
学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流群：531509025
寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！
'''
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。

'''
学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流群：531509025
寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！
'''
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。

'''
学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流群：531509025
寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！
'''
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内容请搜索脚本之家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脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

Django admin管理工具TabularInline类用法详解
这篇文章主要介绍了Django admin管理工具TabularInline类用法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2020-05-05
python广度优先搜索得到两点间最短路径
这篇文章主要为大家详细介绍了python广度优先搜索得到两点间最短路径，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2019-01-01
使用Django+Pytest搭建在线自动化测试平台
最近由于公司的发展安排本人实现公司项目的自动化测试,下面这篇文章主要给大家介绍了关于如何Django + Pytest搭建在线自动化测试平台的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
2022-07-07
基于pycharm 项目和项目文件命名规则的介绍
这篇文章主要介绍了基于pycharm 项目和项目文件命名规则的介绍，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-01-01
Python爬虫实战项目掌握酷狗音乐的加密过程
在常见的几个音乐网站里，酷狗可以说是最好爬取的啦，什么弯都没有，所以最适合小白入门爬虫，本篇针对爬虫零基础的小白，所以每一步骤我都截图并详细解释了，其实我自己看着都啰嗦，归根到底就是两个步骤的请求，还请大佬绕路勿喷
2021-09-09
Python元组解密不可变的数据之美探索
这篇文章主要介绍了Python元组解密：不可变的数据之美，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
2023-11-11
opencv 图像滤波(均值,方框,高斯,中值)
这篇文章主要介绍了opencv 图像滤波(均值,方框,高斯,中值),文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2020-07-07
python函数存储在模块的优点及用法总结
在本篇文章里小编给大家整理了一篇关于python函数存储在模块的优点及用法相关内容，有兴趣的朋友们可以跟着学习下。
2021-10-10
Python数据分析:手把手教你用Pandas生成可视化图表的教程
今天小编就为大家分享一篇Python数据分析:手把手教你用Pandas生成可视化图表的教程，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2018-12-12
Python 实现PS滤镜中的径向模糊特效
这篇文章主要介绍了Python 实现 PS 滤镜中的径向模糊特效，帮助大家更好的利用python处理图片，感兴趣的朋友可以了解下
2020-12-12