python 列表统计元素频数、频率

一个很简单的问题:统计列表中元素出现个数、比例。

想了以下4种解决方案。我感觉pandas应该是最快的,不过在不能调用第三方库的情况下,可以试试前面几种哪个快些。

list.count()

ls = ['a','a','a','b','b','c']countDict = dict()
proportitionDict = dict()for i in set(ls):countDict[i] = ls.count(i)proportitionDict[i] = ls.count(i)/len(ls)print(countDict)
print(proportitionDict)

dict.get()

ls = ['a','a','a','b','b','c']countDict = dict()
proportitionDict = dict()for i in ls:countDict[i] = countDict.get(i,0) + 1for i in countDict:proportitionDict[i] = countDict[i]/len(ls)print(countDict)
print(proportitionDict)

Counter()

from collections import Counterls = ['a','a','a','b','b','c']countDict = Counter(ls)
proportitionDict = dict()for i in countDict:proportitionDict[i] = countDict[i]/len(ls)print(countDict)
print(proportitionDict)

Counter()类只有自动计数功能,没有自动求比例的功能。有一个获取频数最高的前n个元素的方法:

Counter('abracadabra').most_common(1)

括号里的参数代表获取出现次数最多的前几个元素,不填参数则按频数从高到低输出所有。

pandas.Series.value_counts()

import pandas as pdls = ['a','a','a','b','b','c']se = pd.Series(ls)countDict = dict(se.value_counts())
proportitionDict = dict(se.value_counts(normalize=True))print(countDict)
print(proportitionDict)

value_counts()返回的是Series,而且带有自动按频数排序的功能,比如想获取出现次数最多的前2个:

se.value_counts().iloc[:2]

 


本文来自互联网用户投稿,文章观点仅代表作者本人,不代表本站立场,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击【内容举报】进行投诉反馈!

相关文章

立即
投稿

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部