python | 统计频次

自定义函数计算每个类型出现的次数

统计词频
- 方案一
- 方案二
- 方案三dataframe格式的value_counts
案例思路来源
统计top N类型
- 方案一自定义函数
- 方案二用函数

统计词频

方案一

def get_counts(sequence):counts = {}for x in sequence:if x in counts:counts[x] += 1else:counts[x] = 1return counts

方案二

from collections import defaultdictdef get_counts2(sequence):counts = defaultdict(int) for x in sequence:counts[x] += 1return counts

方案三：dataframe格式的value_counts()

tz_counts = frame['tz'].value_counts()
tz_counts[:10]

从效率上来说，我更推荐方案二。

案例思路来源

似乎感觉到这是某个案例的拓展。对了，是判断一个元素是否在一个列表中。引入字典模式，就可用在计算频次上。

def check(x,L):if x in L:return Trueelse:L.append(x)

统计top N类型

方案一：自定义函数

def top_counts(count_dict, n):value_key_pairs = [(count, tz) for tz, count in count_dict.items()]value_key_pairs.sort()return value_key_pairs[-n:]

方案二：用函数

from collections import Counter
counts = Counter(time_zones)
counts.most_common(n)

未完待续

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方案一

方案二

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方案二：用函数

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