Wie zähle ich die Vorkommen eines Listenelements?

Question

Wie zähle ich die Vorkommen eines Elements in einer Liste in Python?

Answer 1

Ich habe alle vorgeschlagenen Lösungen (und einige neue) mit folgenden verglichen Perfplot (ein kleines Projekt von mir).

Zählen eine Artikel

Bei ausreichend großen Arrays zeigt sich, dass

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

ist etwas schneller als die anderen Lösungen.

Zählen todos Artikel

Wie bereits festgestellt ,

numpy.bincount(a)

ist das, was Sie wollen.

---

Code zum Reproduzieren der Diagramme:

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,
    )

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))

b = perfplot.bench(
    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,
)
b.save("out.png")
b.show()

Answer 2

list.count(x) gibt die Anzahl der Male zurück, die x in einer Liste erscheint

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

Answer 3

Wenn Sie möchten, dass alle Werte auf einmal zählen können Sie dies sehr schnell mit Numpy-Arrays und bincount wie folgt

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

das ergibt

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

Answer 4

Warum nicht mit Pandas?

import pandas as pd

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

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

Ausgabe:

a    3
d    2
b    1
c    1
dtype: int64

Wenn Sie nach der Anzahl eines bestimmten Elements suchen, sagen wir a , versuchen:

my_count['a']

Ausgabe:

3

Answer 5

Wenn Sie Folgendes verwenden können pandas entonces value_counts ist zur Rettung da.

>>> 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

Außerdem wird das Ergebnis automatisch nach der Häufigkeit sortiert.

Wenn Sie das Ergebnis in einer Liste von Listen haben möchten, gehen Sie wie folgt vor

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