Python代码实现列表分组计数

目录
  • 1. count_by
  • 2. 使用字典推导式
  • 3. 使用collections.defaultdict简化代码

本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python。

1. count_by

def count_by(arr, fn=lambda x: x):
  key = {}
  for el in map(fn, arr):
    key[el] = 1 if el not in key else key[el] + 1
  return key

# EXAMPLES
from math import floor
count_by([6.1, 4.2, 6.3], floor) # {6: 2, 4: 1}
count_by(['one', 'two', 'three'], len) # {3: 2, 5: 1}

count_by根据给定的函数对列表中的元素进行分组,并返回每组中元素的数量。该使用map()使用给定函数映射给定列表的值。在映射上迭代,并在每次出现时增加元素数。

该函数使用not in判断目前字典中是否含有指定的key,如果不含有,就将该key加入字典,并将对应的value设置为1;如果含有,就将value加1。

2. 使用字典推导式

字典推导式有{ key_expr: value_expr for value in collection if condition }这样的形式。group_by函数中字典推导式的value_expr是一个列表,该列表使用了列表推导式来生成。即

{ key_expr: [x for x in collection2 if condition2] for value in collection1 if condition1 }

同时,我们可以看到根据group_by代码中的字典推导式,可能计算出key相同的项,根据Pyrhon中字典的类型的规则,key相同的,只保留最新的key-value对。实际上当key相同时,value值也一样。[el for el in lst if fn(el) == key]推导式的for语句中只有key一个变量。

>>> d = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3, 'two': 2}
>>> d
{'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
>>> d = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3, 'two': 22}
>>> d
{'one': 1, 'two': 22, 'three': 3}
>>>

这里也可以使用同样的方式,在分组之后直接获取列表长度。不过这种写法遍历了两次列表,会使程序效率变低。

def count_by(lst, fn):
  return {key : len([el for el in lst if fn(el) == key]) for key in map(fn, lst)}

3. 使用collections.defaultdict简化代码

class collections.defaultdict([default_factory[, ...]])

collections.defaultdict包含一个default_factory属性,可以用来快速构造指定样式的字典。

当使用int作为default_factory,可以使defaultdict用于计数。因此可以直接使用它来简化代码。相比字典推导式的方法,只需要对列表进行一次循环即可。

 from collections import defaultdict

def count_by(lst, fn):
  d = defaultdict(int)
  for el in lst:
    d[fn(el)] += 1
  return d

当使用 list 作为 default_factory时,很轻松地将(键-值对组成的)序列转换为(键-列表组成的)字典。

def group_by(lst, fn):
  d = defaultdict(list)
  for el in lst:
    d[fn(el)].append(el)
  return d

# EXAMPLES
from math import floor
group_by([6.1, 4.2, 6.3], floor) # {4: [4.2], 6: [6.1, 6.3]}
group_by(['one', 'two', 'three'], len) # {3: ['one', 'two'], 5: ['three']}

到此这篇关于Python代码实现列表分组计数的文章就介绍到这了,更多相关Python列表分组计数内容请搜索我们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我们!

(0)

相关推荐

  • python中分组函数groupby和分组运算函数agg的使用

    目录 groupby: agg: 今天来介绍pandas中一个很有用的函数groupby,其实和hive中的groupby的效果是一样的,区别在于两种语言的写法问题.groupby在Python中的分组统计中很有用~ groupby: 首先创建数据: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a', 'c', 'a', 'c', 'b', 'c'], 'B': [2, 7, 1, 3, 3

  • Python 列表映射后的平均值

    目录 1.average_by 2.lambda表达式 3.map函数 4.其他类似函数 4.1 max_by 4.2 min_by 4.3 sum_by 本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python. 1.average_by def average_by(lst, fn=lambda x: x): return sum(map(fn, lst), 0.0) / len(lst) # EXAMPLES average_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 },

  • Python列表推导式详情

    目录 1.列表生成式 1.1 案例 2.集合生成式 3.字典生成式 1.列表生成式 列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式. 语法结构如下: # 普通的生成式 [表达式 for 变量 in 旧列表] # 加条件的生成式 [表达式 for 变量 in 旧列表 if 条件] # if...else条件的生成式 [表达式 if 条件1 else 条件2for 变量 in 旧列表] 1.1 案例 过滤掉名词字母不足4的名字,示

  • Python根据过滤器拆分列表

    目录 1. bifurcate 2. enumerate 3. 列表推导式 1. bifurcate def bifurcate(lst, filter): return [ [x for i, x in enumerate(lst) if filter[i] == True], [x for i, x in enumerate(lst) if filter[i] == False] ] # EXAMPLES bifurcate(['beep', 'boop', 'foo', 'bar'], [

  • Python 代码实现列表的最小公倍数

    目录 1. lcm 2. functools.reduce 3. 实际使用 本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python(https://github.com/30-seconds...). 1. lcm from functools import reduce from math import gcd def lcm(numbers): return reduce((lambda x, y: int(x * y / gcd(x, y))), numbers) # EXAMP

  • Python 实现过滤掉列表中唯一值

    目录 1.filter_unique 2.collections.Counter 3.列表推导式 4.filter_non_unique 1.filter_unique from collections import Counter def filter_unique(lst): return [item for item, count in Counter(lst).items() if count > 1] # EXAMPLES filter_unique([1, 2, 2, 3, 4, 4

  • Python 数字转化成列表详情

    目录 1. digitize 2. Python判断对象是否可迭代 本篇阅读的代码实现了将输入的数字转化成一个列表,输入数字中的每一位按照从左到右的顺序成为列表中的一项. 本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python. 1. digitize def digitize(n): return list(map(int, str(n))) # EXAMPLES digitize(123) # [1, 2, 3] 该函数的主体逻辑是先将输入的数字转化成字符串,再使用map函数将字符

  • 使用python对视频文件分辨率进行分组的实例代码

    在平时的工作中,我们的目录有很多的视频文件,如果你没有一个好的视频分类习惯,在找视频素材的时候会很费时,通过对视频的分辨路进行分类可以在需要的时候快速找到你想要的视频分辨率.当然人工去分类是一种比较费时费力的工作,通过软件也好,程序也罢都是为了可以提高我们的工作效率. 代码分享 import os import subprocess import json import shutil import datetime def get_files(file_dir): for root, dirs,

  • Python代码实现列表分组计数

    目录 1. count_by 2. 使用字典推导式 3. 使用collections.defaultdict简化代码 本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python. 1. count_by def count_by(arr, fn=lambda x: x): key = {} for el in map(fn, arr): key[el] = 1 if el not in key else key[el] + 1 return key # EXAMPLES from math

  • Python代码阅读--列表元素逻辑判断

    目录 1.every 2.some 3.none 1.every def every(lst, fn=lambda x: x): return all(map(fn, lst)) # EXAMPLES every([4, 2, 3], lambda x: x > 1) # True every([1, 2, 3]) # True every 用于判断列表 lst 中的元素是否都符合给定的判断条件 fn . 代码中首先使用 map 返回一个迭代器,该迭代器会将判断条件 fn 应用于所有的列表元素上

  • NumPy 与 Python 内置列表计算标准差区别详析

    目录 1 什么是 Numpy 2 NumPy 数组和 Python 内置计算对比 3 函数计算时间装饰器 4 标准差计算公式 5 总结 1 什么是 Numpy NumPy,是 Numerical Python 的简称,用于高性能科学计算和数据分析的基础包,像数学科学工具(pandas)和框架(Scikit-learn)中都使用到了 NumPy 这个包. NumPy 中的基本数据结构是ndarray或者 N 维数值数组,在形式上来说,它的结构有点像 Python 的基础类型——Python列表.

  • Python代码实现找到列表中的奇偶异常项

    目录 1.find_parity_outliers 2.class collections.Counter([iterable-or-mapping]) 本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python. 1.find_parity_outliers from collections import Counter def find_parity_outliers(nums): return [ x for x in nums if x % 2 != Counter([n % 2

  • Python中的groupby分组功能的实例代码

    pandas中的DataFrame中可以根据某个属性的同一值进行聚合分组,可以选单个属性,也可以选多个属性: 代码示例: import pandas as pd A=pd.DataFrame([['Beijing',1.68,2300,'city','Yes'],['Tianjin',1.13,1293,'city','Yes'],['Shaanxi',20.56,3732,'Province','Yes'],['Hebei',18.77,7185,'Province','No'],['Qing

  • python字符串,元组,列表,字典互转代码实例详解

    python字符串,元组,列表,字典互相转换直接给大家上代码实例 #-*-coding:utf-8-*- #1.字典 dict = {'name': 'Zara', 'age': 7, 'class': 'First'} #字典转为字符串,返回:<type 'str'> {'age': 7, 'name': 'Zara', 'class': 'First'} print type(str(dict)), str(dict) #字典可以转为元组,返回:('age', 'name', 'class

  • python代码实现将列表中重复元素之间的内容全部滤除

    1. 引言 因为在学习遗传算法路径规划的内容,其中遗传算法中涉及到了种群的初始化,而在路径规划的种群初始化中,种群初始化就是先找到一条条从起点到终点的路径,也因此需要将路径中重复节点之间的路径删除掉(避免走回头路),这样子初始种群会比较优越,也能加快算法收敛速度.然后我在搜资料的时候发现,许多的代码都是滤除列表中相同元素的,并没有滤除相同元素中间段的代码,因此就自己写了. 2. 代码部分 我在python程序中把每一条路径用列表表示的,因此每一个列表就是一条路径比如 a = [0,1,3,4,5

  • Python代码列表求并集,交集,差集

    目录 一.列表求并集 1. union_by 二.列表求交集 1. intersection_by 三.列表求差集 1. difference 2. difference_by 3. symmetric_difference_by 一.列表求并集 实现了两个列表求并集的功能.同时支持使用一个过滤条件函数,列表中所有元素根据该条件求取并集,并集中是两个列表的原始元素. 本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python. 1. union_by def union_by(a, b,

  • python中数字列表转化为数字字符串的实例代码

    目录 1. python中数字组成的列表转化为字符串或者一串数字 2.python中把数字组成的列表转化为字符串列表 3.Python中把字符组成的列表转化为数字 4.Python中把一串数字字符转化为单个字符列表或者数字列表 5. Python中把字符串列表转化为数字列表 参考文章: 总结 1. python中数字组成的列表转化为字符串或者一串数字 f=[1,2,3,4] num=len(f) m='' #建立空字符串 for i in range(num): x=str(f[i]) m=m+

随机推荐