京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python cookbook(数据结构与算法)找出序列中出现次数最多的元素算法示例
本文实例讲述了Python找出序列中出现次数最多的元素。分享给大家供大家参考,具体如下:
问题:找出一个元素序列中出现次数最多的元素是什么
解决方案:collections模块中的Counter类正是为此类问题所设计的。它的一个非常方便的most_common()方法直接告诉你答案。
# Determine the most common words in a list
words = [
'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes',
'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around', 'the',
'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'eyes', 'look', 'into',
'my', 'eyes', "you're", 'under'
]
from collections import Counter
word_counts = Counter(words)
top_three = word_counts.most_common(3)
print(top_three)
# outputs [('eyes', 8), ('the', 5), ('look', 4)]
# Example of merging in more words
morewords = ['why','are','you','not','looking','in','my','eyes']
word_counts.update(morewords) #使用update()增加计数
print(word_counts.most_common(3))
>>> ================================ RESTART ================================
>>>
[('eyes', 8), ('the', 5), ('look', 4)]
[('eyes', 9), ('the', 5), ('my', 4)]
>>>
在底层实现中,Counter是一个字典,在元素和它们出现的次数间做了映射。
>>> word_counts
Counter({'eyes': 9, 'the': 5, 'my': 4, 'look': 4, 'into': 3, 'around': 2, 'not': 2, "don't": 1, 'under': 1, 'are': 1, 'looking': 1, "you're": 1, 'you': 1, 'why': 1, 'in': 1})
>>> word_counts.most_common(3) #top_three
[('eyes', 9), ('the', 5), ('my', 4)]
>>> word_counts['not']
2
>>> word_counts['eyes']
9
>>> word_counts['eyes']+1
10
>>> word_counts
Counter({'eyes': 9, 'the': 5, 'my': 4, 'look': 4, 'into': 3, 'around': 2, 'not': 2, "don't": 1, 'under': 1, 'are': 1, 'looking': 1, "you're": 1, 'you': 1, 'why': 1, 'in': 1})
>>> word_counts['eyes']=word_counts['eyes']+1 #手动增加元素计数
>>> word_counts
Counter({'eyes': 10, 'the': 5, 'my': 4, 'look': 4, 'into': 3, 'around': 2, 'not': 2, "don't": 1, 'under': 1, 'are': 1, 'looking': 1, "you're": 1, 'you': 1, 'why': 1, 'in': 1})
>>>
增加元素出现次数可以通过手动进行增加,也可以借助update()方法;
另外,Counter对象另一个特性是它们可以同各种数学运算操作结合起来使用:
>>> a=Counter(words)
>>> a
Counter({'eyes': 8, 'the': 5, 'look': 4, 'my': 3, 'into': 3, 'around': 2, 'under': 1, "you're": 1, 'not': 1, "don't": 1})
>>> b=Counter(morewords)
>>> b
Counter({'not': 1, 'my': 1, 'in': 1, 'you': 1, 'looking': 1, 'are': 1, 'eyes': 1, 'why': 1})
>>> c=a+b
>>> c
Counter({'eyes': 9, 'the': 5, 'my': 4, 'look': 4, 'into': 3, 'around': 2, 'not': 2, "don't": 1, 'under': 1, 'are': 1, 'looking': 1, "you're": 1, 'you': 1, 'in': 1, 'why': 1})
>>> # substract counts
>>> d=a-b
>>> d
Counter({'eyes': 7, 'the': 5, 'look': 4, 'into': 3, 'my': 2, 'around': 2, 'under': 1, "you're": 1, "don't": 1})
>>>
当面对任何需要对数据制表或计数的问题时,Counter对象都是你手边的得力工具。比起利用字典自己手写算法,更应采用该方式完成任务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14