计数函数python 计数函数统计文本个数

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python中的count函数问题？

统计一个列表中每一个元素的个数在Python里有两种实现方式，

第一种是新建一个dict，键是列表中的元素，值是统计的个数，然后遍历list。

items = ["cc","cc","ct","ct","ac"]

count = {}

for item in items:

count[item] = count.get(item, 0) + 1

print(count)

#{'ac': 1, 'ct': 2, 'cc': 2}

之中用到了一个小技巧，当dict中不还没有统计过一个元素时，直接索引count[item]会报错，而使用get方法count.get(item, 0)能够设置索引不存在的键时返回0。

第二种是使用Python内置的函数。统计元素的个数是一种非常常见的操作，Python的collection包里已经有一个Counter的类，大致实现了上面的功能。

from collections import Counter

items = ["cc","cc","ct","ct","ac"]

count = Counter(items)

print(count)

#Counter({'ct': 2, 'cc': 2, 'ac': 1})

相关问答

Q1: python中科学计数法怎么表示

新建一个如何使用科学计数法表示小数.py 文件，如图所示：

请点击输入图片描述

设置脚本文件的编码：# coding=gbk，如图所示:

3.定义一个变量 f，并且赋值为：3.14，如图所示：

4.使用科学计数法来表示3.14，并且赋值给变量 ff，如图所示：

5.使用 print() 函数将变量 f 和变量 ff 输出，查看两个变量的值是否一样，如图所示：

6.运行文件，可以看到两个变量值是一样的，证明上面所述的科学计数法是正确的，如图所示：

Q2: Python pandas数据计数函数value_counts

value_counts是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法，并计算每个不同值有在该列中个数，类似Excel里面的count函数

其是pandas下面的顶层函数，也可以作用在Series、DataFrame下

常规用法：

pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数并且排序，默认是降序

可以看出，既可以对分类变量统计，也可以对连续数值变量统计

如果是要对结果升序排列，可以添加 ascending=True 来改变

如果不想看统计的个数，而是想看占比，那么可以设置 normalize=True 即可，结果是小数形式

可以通过apply，对每一列变量进行统计

以上是自己实践中遇到的一些点，分享出来供大家参考学习，欢迎关注DataShare公众号

Q3: python 怎么做多条件的countif？

使用条件集合{}和sum函数。即在countif()第二个参数中使用条件集合{}，然后用sum()函数求满足这些条件的计数和。criteria：为确定哪些单元格将被计算在内的条件，其形式可以为数字、表达式、单元格引用或文本。例如，条件可以表示为 32、"32"、"32" 、"apples" 或 B4。

COUNTIF(B2:C5,{"60","90"})统计出大于60的人数6和大于90的人数1，即{6,1}。{6,1}与{1,-1}相乘得到{6,-1}，两者相加即得到大于60、小于90之间的人数5人。

COUNTIF函数语法：COUNTIF(range,criteria)

range：是一个或多个要计数的单元格，其中包括数字或名称、数组或包含数字的引用。空值和文本值将被忽略。

向左转|向右转

Q4: python count的函数用法是什么？

以下代码的功能是统计列表中重复项的出现次数

这里面就用到了 count() 函数

mylist = ['apple', 'banana', 'grape', 'banana', 'apple', 'grape', 'grape']

myset = set(mylist)

for item in myset:

print("the %s has been found %d times" % (item, mylist.count(item)))

函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是错误值、空值、逻辑值、日期、文字则被忽略。