python 統(tǒng)計(jì)list中各個(gè)元素出現(xiàn)的次數(shù)的幾種方法
利用字典dict來(lái)完成統(tǒng)計(jì)
舉例：
a = [1, 2, 3, 1, 1, 2]
dict = {}
for key in a:
dict[key] = dict.get(key, 0) + 1
print dict
輸出結(jié)果：
>>>{1: 3, 2: 2, 3: 1}
利用Python的collection包下Counter的類
舉例：
from collections import Counter a = [1, 2, 3, 1, 1, 2] result = Counter(a) print result
輸出結(jié)果：
>>>{1: 3, 2: 2, 3: 1}
Python的pandas包下的value_counts方法
舉例：
import pandas as pd a = [1, 2, 3, 1, 1, 2] result = pd.value_counts(a) print result
輸出結(jié)果：
>>>1 3
2 2
3 1
注：利用pandas下的value_counts()，不僅可以統(tǒng)計(jì)list中各個(gè)元素出現(xiàn)的個(gè)數(shù)，還可對(duì)矩陣中的元素進(jìn)行進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。
舉例：
import pandas as pd
a = pd.DataFrame([[1,2,3],
[3,1,3],
[1,2,1]])
result = a.apply(pd.value_counts)
print result
輸出結(jié)果：
0 1 2
1 2.0 1.0 1.0 # 表示元素1在第一列出現(xiàn)2次，在第二列出現(xiàn)1次，在第三列出現(xiàn)1次
2 NaN 2.0 NaN # 表示元素2在第一列出現(xiàn)0次，在第二列出現(xiàn)2次，在第三列出現(xiàn)0次
3 1.0 NaN 2.0 # 表示元素3在第一列出現(xiàn)1次，在第二列出現(xiàn)0次，在第三列出現(xiàn)2次
到此這篇關(guān)于python 統(tǒng)計(jì)list中各個(gè)元素出現(xiàn)的次數(shù)的幾種方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python 統(tǒng)計(jì)list次數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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