如何计算列表项的出现次数？

Question

给定一个项目，如何在Python的列表中计算它的出现次数？

Answer 1

如果您只想要一个项目的计数，请使用count方法：

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

如果要计算多个项目，请不要使用此项。在一个循环中调用count需要在每个count调用的列表上单独传递，这对性能来说可能是灾难性的。如果您想计算所有项目，甚至只计算多个项目，请使用Counter，如其他答案中所述。

Answer 2

为什么不使用熊猫？

import pandas as pd

l = ['a', 'b', 'c', 'd', 'a', 'd', 'a']

# converting the list to a Series and counting the values
my_count = pd.Series(l).value_counts()
my_count

输出：

a    3
d    2
b    1
c    1
dtype: int64

如果您正在寻找特定元素的计数，请说：a，尝试：

my_count['a']

输出：

3

Answer 3

我今天遇到了这个问题并且在我想要检查之前推出了我自己的解决方案。这个：

dict((i,a.count(i)) for i in a)

对于大型列表来说真的非常慢。我的解决方案

def occurDict(items):
    d = {}
    for i in items:
        if i in d:
            d[i] = d[i]+1
        else:
            d[i] = 1
return d

实际上比Counter解决方案快一点，至少对于Python 2.7来说。

Answer 4

# Python >= 2.6 (defaultdict) && < 2.7 (Counter, OrderedDict)
from collections import defaultdict
def count_unsorted_list_items(items):
    """
    :param items: iterable of hashable items to count
    :type items: iterable

    :returns: dict of counts like Py2.7 Counter
    :rtype: dict
    """
    counts = defaultdict(int)
    for item in items:
        counts[item] += 1
    return dict(counts)


# Python >= 2.2 (generators)
def count_sorted_list_items(items):
    """
    :param items: sorted iterable of items to count
    :type items: sorted iterable

    :returns: generator of (item, count) tuples
    :rtype: generator
    """
    if not items:
        return
    elif len(items) == 1:
        yield (items[0], 1)
        return
    prev_item = items[0]
    count = 1
    for item in items[1:]:
        if prev_item == item:
            count += 1
        else:
            yield (prev_item, count)
            count = 1
            prev_item = item
    yield (item, count)
    return


import unittest
class TestListCounters(unittest.TestCase):
    def test_count_unsorted_list_items(self):
        D = (
            ([], []),
            ([2], [(2,1)]),
            ([2,2], [(2,2)]),
            ([2,2,2,2,3,3,5,5], [(2,4), (3,2), (5,2)]),
            )
        for inp, exp_outp in D:
            counts = count_unsorted_list_items(inp) 
            print inp, exp_outp, counts
            self.assertEqual(counts, dict( exp_outp ))

        inp, exp_outp = UNSORTED_WIN = ([2,2,4,2], [(2,3), (4,1)])
        self.assertEqual(dict( exp_outp ), count_unsorted_list_items(inp) )


    def test_count_sorted_list_items(self):
        D = (
            ([], []),
            ([2], [(2,1)]),
            ([2,2], [(2,2)]),
            ([2,2,2,2,3,3,5,5], [(2,4), (3,2), (5,2)]),
            )
        for inp, exp_outp in D:
            counts = list( count_sorted_list_items(inp) )
            print inp, exp_outp, counts
            self.assertEqual(counts, exp_outp)

        inp, exp_outp = UNSORTED_FAIL = ([2,2,4,2], [(2,3), (4,1)])
        self.assertEqual(exp_outp, list( count_sorted_list_items(inp) ))
        # ... [(2,2), (4,1), (2,1)]

Answer 5

用itertools.groupby()计算所有元素

获得列表中所有元素计数的另一种可能性是通过itertools.groupby()。

有“重复”计数

from itertools import groupby

L = ['a', 'a', 'a', 't', 'q', 'a', 'd', 'a', 'd', 'c']  # Input list

counts = [(i, len(list(c))) for i,c in groupby(L)]      # Create value-count pairs as list of tuples 
print(counts)

返回

[('a', 3), ('t', 1), ('q', 1), ('a', 1), ('d', 1), ('a', 1), ('d', 1), ('c', 1)]

注意它是如何将前三个a组合成第一组的，而其他组的a则位于列表的下方。发生这种情况是因为输入列表L未排序。如果这些团体实际上应该是分开的，那么这有时会带来好处。

独特的数量

如果需要唯一的组计数，只需对输入列表进行排序：

counts = [(i, len(list(c))) for i,c in groupby(sorted(L))]
print(counts)

返回

[('a', 5), ('c', 1), ('d', 2), ('q', 1), ('t', 1)]

注意：与groupby解决方案相比，为了创建唯一计数，许多其他答案提供了更简单，更易读的代码。但是这里显示的是与重复计数示例并行绘制。

Answer 6

要计算具有共同类型的不同元素的数量：

li = ['A0','c5','A8','A2','A5','c2','A3','A9']

print sum(1 for el in li if el[0]=='A' and el[1] in '01234')

给

3，而不是6

Answer 7

有人建议使用numpy的bincount，但它仅适用于具有非负整数的1d数组。此外，生成的数组可能会令人困惑（它包含从原始列表的min到max的整数出现，并将缺少的整数设置为0）。

使用numpy更好的方法是使用unique函数，其属性return_counts设置为True。它返回一个元组，其中包含唯一值的数组和每个唯一值的出现数组。

# a = [1, 1, 0, 2, 1, 0, 3, 3]
a_uniq, counts = np.unique(a, return_counts=True)  # array([0, 1, 2, 3]), array([2, 3, 1, 2]

然后我们可以将它们配对

dict(zip(a_uniq, counts))  # {0: 2, 1: 3, 2: 1, 3: 2}

它也适用于其他数据类型和“2d列表”，例如

>>> a = [['a', 'b', 'b', 'b'], ['a', 'c', 'c', 'a']]
>>> dict(zip(*np.unique(a, return_counts=True)))
{'a': 3, 'b': 3, 'c': 2}

Answer 8

您还可以使用内置模块countOf的operator方法。

>>> import operator
>>> operator.countOf([1, 2, 3, 4, 1, 4, 1], 1)
3

Answer 9

以下是三种解决方案：

最快的是使用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))

结果

#Solution 1 - Faster

{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

#Solution 2 - Fast

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

#Solution 3 - Slow

{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

Answer 10

可能不是最有效的，需要额外的通过来删除重复。

功能实施：

arr = np.array(['a','a','b','b','b','c'])
print(set(map(lambda x  : (x , list(arr).count(x)) , arr)))

回报：

{('c', 1), ('b', 3), ('a', 2)}

或者返回dict：

print(dict(map(lambda x  : (x , list(arr).count(x)) , arr)))

回报：

{'b': 3, 'c': 1, 'a': 2}

Answer 11

sum([1 for elem in <yourlist> if elem==<your_value>])

这将返回your_value的出现次数

Answer 12

如果您使用的是Python 2.7或3，并且您希望每个元素出现次数：

>>> from collections import Counter
>>> z = ['blue', 'red', 'blue', 'yellow', 'blue', 'red']
>>> Counter(z)
Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'yellow': 1})

Answer 13

如果您想要特定元素的多次出现：

>>> from collections import Counter
>>> z = ['blue', 'red', 'blue', 'yellow', 'blue', 'red']
>>> single_occurrences = Counter(z)
>>> print(single_occurrences.get("blue"))
3
>>> print(single_occurrences.values())
dict_values([3, 2, 1])

Answer 14

def countfrequncyinarray(arr1):
    r=len(arr1)
    return {i:arr1.count(i) for i in range(1,r+1)}
arr1=[4,4,4,4]
a=countfrequncyinarray(arr1)
print(a)

Answer 15

计算列表中一个项目的出现次数

要计算只有一个列表项的出现次数，您可以使用count()

>>> l = ["a","b","b"]
>>> l.count("a")
1
>>> l.count("b")
2

计算列表中所有项目的出现次数也称为“统计”列表，或创建计数器计数器。

使用count（）计算所有项目

要计算l中项目的出现次数，可以简单地使用列表推导和count()方法

[[x,l.count(x)] for x in set(l)]

（或类似于字典dict((x,l.count(x)) for x in set(l))）

例：

>>> l = ["a","b","b"]
>>> [[x,l.count(x)] for x in set(l)]
[['a', 1], ['b', 2]]
>>> dict((x,l.count(x)) for x in set(l))
{'a': 1, 'b': 2}

使用Counter（）计算所有项目

或者，Counter库中有更快的collections类

Counter(l)

例：

>>> l = ["a","b","b"]
>>> from collections import Counter
>>> Counter(l)
Counter({'b': 2, 'a': 1})

计数器的速度有多快？

我检查了Counter用于计算列表的速度。我用n的几个值尝试了两种方法，并且看起来Counter的常数大约为2。

这是我使用的脚本：

from __future__ import print_function
import timeit

t1=timeit.Timer('Counter(l)', \
                'import random;import string;from collections import Counter;n=1000;l=[random.choice(string.ascii_letters) for x in range(n)]'
                )

t2=timeit.Timer('[[x,l.count(x)] for x in set(l)]',
                'import random;import string;n=1000;l=[random.choice(string.ascii_letters) for x in range(n)]'
                )

print("Counter(): ", t1.repeat(repeat=3,number=10000))
print("count():   ", t2.repeat(repeat=3,number=10000)

并输出：

Counter():  [0.46062711701961234, 0.4022796869976446, 0.3974247490405105]
count():    [7.779430688009597, 7.962715800967999, 8.420845870045014]

Answer 16

另一种在字典中获取每个项目出现次数的方法：

dict((i, a.count(i)) for i in a)

Answer 17

list.count(x)返回x在列表中的出现次数

见：http://docs.python.org/tutorial/datastructures.html#more-on-lists

Answer 18

Given an item, how can I count its occurrences in a list in Python?

这是一个示例列表：

>>> l = list('aaaaabbbbcccdde')
>>> l
['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'e']

list.count

有list.count方法

>>> l.count('b')
4

这适用于任何列表。元组也有这种方法：

>>> t = tuple('aabbbffffff')
>>> t
('a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'f', 'f', 'f', 'f', 'f', 'f')
>>> t.count('f')
6

collections.Counter

然后是收藏品。计数器。您可以将任何可迭代转储到计数器中，而不仅仅是列表，并且计数器将保留元素计数的数据结构。

用法：

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter(l)
>>> c['b']
4

计数器基于Python字典，它们的键是元素，因此键需要是可清除的。它们基本上就像允许冗余元素进入它们的集合。

Further usage of collections.Counter

您可以使用计数器中的iterables添加或减去：

>>> c.update(list('bbb'))
>>> c['b']
7
>>> c.subtract(list('bbb'))
>>> c['b']
4

您也可以使用计数器进行多组操作：

>>> c2 = Counter(list('aabbxyz'))
>>> c - c2                   # set difference
Counter({'a': 3, 'c': 3, 'b': 2, 'd': 2, 'e': 1})
>>> c + c2                   # addition of all elements
Counter({'a': 7, 'b': 6, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1, 'y': 1, 'x': 1, 'z': 1})
>>> c | c2                   # set union
Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1, 'y': 1, 'x': 1, 'z': 1})
>>> c & c2                   # set intersection
Counter({'a': 2, 'b': 2})

为什么不是熊猫？

另一个答案暗示：

为什么不用熊猫？

Pandas是一个常见的库，但它不在标准库中。将其添加为要求并非易事。

在列表对象本身以及标准库中有针对此用例的内置解决方案。

如果您的项目不需要pandas，那么仅仅为此功能提供它是愚蠢的。

Answer 19

如果你想一次计算所有值，你可以使用numpy数组和bincount非常快速地完成它，如下所示

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 1, 4, 1])
np.bincount(a)

这使

>>> array([0, 3, 1, 1, 2])

Answer 20

我将所有建议的解决方案（以及一些新解决方案）与perfplot（我的一个小项目）进行了比较。

Counting one item

对于足够大的数组，事实证明

numpy.sum(numpy.array(a) == 1) 

比其他解决方案略快。

Counting all items

As established before，

numpy.bincount(a)

是你想要的。

---

重现图的代码：

from collections import Counter
from collections import defaultdict
import numpy
import operator
import pandas
import perfplot


def counter(a):
    return Counter(a)


def count(a):
    return dict((i, a.count(i)) for i in set(a))


def bincount(a):
    return numpy.bincount(a)


def pandas_value_counts(a):
    return pandas.Series(a).value_counts()


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


def count_unsorted_list_items(items):
    counts = defaultdict(int)
    for item in items:
        counts[item] += 1
    return dict(counts)


def operator_countof(a):
    return dict((i, operator.countOf(a, i)) for i in set(a))


perfplot.show(
    setup=lambda n: list(numpy.random.randint(0, 100, n)),
    n_range=[2**k for k in range(20)],
    kernels=[
        counter, count, bincount, pandas_value_counts, occur_dict,
        count_unsorted_list_items, operator_countof
        ],
    equality_check=None,
    logx=True,
    logy=True,
    )

2.

from collections import Counter
from collections import defaultdict
import numpy
import operator
import pandas
import perfplot


def counter(a):
    return Counter(a)


def count(a):
    return dict((i, a.count(i)) for i in set(a))


def bincount(a):
    return numpy.bincount(a)


def pandas_value_counts(a):
    return pandas.Series(a).value_counts()


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


def count_unsorted_list_items(items):
    counts = defaultdict(int)
    for item in items:
        counts[item] += 1
    return dict(counts)


def operator_countof(a):
    return dict((i, operator.countOf(a, i)) for i in set(a))


perfplot.show(
    setup=lambda n: list(numpy.random.randint(0, 100, n)),
    n_range=[2**k for k in range(20)],
    kernels=[
        counter, count, bincount, pandas_value_counts, occur_dict,
        count_unsorted_list_items, operator_countof
        ],
    equality_check=None,
    logx=True,
    logy=True,
    )

Answer 21

如果你可以使用pandas，那么value_counts可以用于救援。

>>> import pandas as pd
>>> a = [1, 2, 3, 4, 1, 4, 1]
>>> pd.Series(a).value_counts()
1    3
4    2
3    1
2    1
dtype: int64

它还会根据频率自动对结果进行排序。

如果您希望结果位于列表列表中，请执行以下操作

>>> pd.Series(a).value_counts().reset_index().values.tolist()
[[1, 3], [4, 2], [3, 1], [2, 1]]