我有这样的清单L=['d','f','d','c','c','f','d','f']而且我想计算L中出现了d,f和c的次数,并将结果存储为：R=[['d',3],['f',3],['c',2]]什么是最好的方法(算法)？解决方法:最好的方法(算法)是自己不要做！>>> from collections import Counter >>> L=['d','f','d','c','c','f','d','f'] >>> Counter(L) Counter({'d': 3, 'f': 3, 'c': 2})如果您坚持要列出：>>> Counter(L).items() [('c', 2), ('d', 3), ('f', 3)]
在Pandas中,一个非常简单的任务是抛出一个我不明白的错误.使用像这样的简单数据集：test=pd.DataFrame([[1,3],[1,6],[2,4],[3,9],[3,2]],columns=['a','b'])我可以执行以下命令来计算一个值在测试的“ a”列中出现的次数.test['count']=test.groupby('a').transform('count')这样产生：>>> testa b count0 1 3 21 1 6 22 2 4 13 3 9 24 3 2 2完善.但是用我的真实数据,这是行不通的.这是我的数...
我们知道在Python 3.6中,字典是作为实现细节进行插入排序的,而在3.7中则可以依靠插入排序. 我希望dict的子类(例如collections.Counter和collections.defaultdict)也是如此.但这似乎只对defaultdict情况成立. 所以我的问题是： >是否确实为defaultdict维护了排序,但没有为Counter维护？而且,如果是这样,是否有一个简单的解释？>是否应将collections模块中这些dict子类的排序视为实现细节？或者,例如,我们可以依靠defaultdict像Pytho...
我有一个看起来像这样的数据框ID ..... config_name config_version ... aa A 0 ab A 7ad A 7ad A 27 bb B 0 cc C 0 cd C 8 我想对config_name进行分组,并在每个唯一的config_version上应用cumcount,以便获得诸如ID ....
参见英文答案 > Why are str.count(”) and len(str) giving different output? 3个> why is that str.count(”) ≠ (from str.count(‘A’) + str.count(‘B’) + … + str.count(‘Z’)) 2个我知道str.count(sub)返回substring sub的出现次数.但是我遇到了一个我无法理解的奇怪问题.我的代码如下：str = 'helloworld' print(str.count('')) >...
一个集合使用.update来添加多个项目,而.add则添加一个项目.为什么collections.Counter不能以同样的方式工作？ 要使用Counter.update递增单个Counter项,您必须将其添加到列表中：c = Counter()for item in something:for property in properties_of_interest:if item.has_some_property: # pseudocode: more complex logic herec.update([item.property])elif item.has_some_other_property:c.update([item.other_property])# elif....
我试图检索列表中最常见和较不频繁的元素.frequency([13,12,11,13,14,13,7,11,13,14,12,14,14])我的输出是：([7], [13, 14])我尝试过：import collections s = [13,12,11,13,14,13,7,11,13,14,12,14,14] count = collections.Counter(s) mins = [a for a, b in count.items() if b == min(count.values())] maxes = [a for a, b in count.items() if b == max(count.values())] final_vals = [mins, maxes]但我不想使用集合模块并尝...
我使用Counter来计算列表项的出现次数.我很难很好地展示它.对于以下代码,category = Counter(category_list) print category以下是输出,Counter({'a': 8508, 'c': 345, 'w': 60})我必须如下显示上述结果,a 8508 c 345 w 60我试图迭代计数器对象,但我没有成功.有没有办法很好地打印Counter操作的输出？解决方法:计数器本质上是一个字典,因此它具有键和相应的值 – 就像普通字典一样.从documentation：A Counter is a dict subclass ...
我有五个文本文件,我输入到CountVectorizer.将min_df和max_df指定给CountVectorizer实例时,min / max文档频率的确切含义是什么？它是特定文本文件中单词的频率,还是整个语料库中单词的频率(5个txt文件)？ 当min_df和max_df以整数或浮点数形式提供时,它有何不同？ 该文档似乎没有提供详尽的解释,也没有提供示例来演示min_df和/或max_df的使用.有人可以提供演示min_df或max_df的解释或示例.解决方法:max_df用于删除过于频繁出现的术语...
我用timeit获得了非常令人惊讶的结果,有人可以告诉我,如果我做错了吗？我使用的是Python 2.7. 这是文件speedtest_init.py的内容：import randomto_count = [random.randint(0, 100) for r in range(60)]这些是speedtest.py的内容：__author__ = 'BlueTrin'import timeitdef test_init1():print(timeit.timeit('import speedtest_init'))def test_counter1():s = """ d = defaultdict(int);for i in speedtest_init.to_count:d[i...
有许多问题(1,2,3)涉及单个系列中的计数值. 但是,关于计算两个或更多系列组合的最佳方法的问题较少.提出了解决方案(1,2),但没有讨论何时以及为何应该使用每个解决方案. 以下是三种潜在方法的基准测试.我有两个具体问题： >为什么石斑鱼比计数更有效？我预计数量会更高效,因为它在C中实现.即使柱数从2增加到4,石斑鱼的优越性能仍然存在.>为什么value_counter表现得如此糟糕？这是由于从列表构建列表或系列的成本吗？ 我理解输出是不...
我正在尝试使用python的unittest库来编写一些单元测试.我有一个函数返回一个无序的对象列表.我想验证对象是否相同,我正在尝试使用assertCountEqual来执行此操作. 然而,尽管各个对象彼此相等(==),但这似乎是失败的.这是断言失败的’diff’输出：First has 1, Second has 0: Intersection(time=8.033252939677466e-08, del_time=8.033252939677466e-08, pos=Vector(10.00, 0.00), line=Line(Vector(500.00, 0.00), Vector(0.00, 0.0...
我有一个模块导入线程并使用threading.activeCount()来确定何时完成所有线程.我最初使用标准的python解释器编写了我的模块.在脚本中使用我的模块很好,但是在ipython中导入我的模块并调用依赖于threading.activeCount()的函数时.我的功能永远不会回来 码：for dev in run_list:proc = threading.Thread(target=go, args=[dev])proc.start()while threading.activeCount() > 1:time.sleep(1)我注意到,当首次使用标准解释器导入线程并...
除非我弄错了,否则范围只能包含唯一的数字.所以,一个数字可能在或不在. 我想只有当我们想要将一个范围作为许多可接受类型之一(动态)传递给某个函数时才有意义. 然而,似乎如果它会超过整个范围来计算一个数字,那将是非常低效的. 与“in”相比,我试图将它计时,但在我的机器上,似乎它们具有相同的时间.那可能是对的吗？解决方法:因为range()对象符合Sequence ABC,并且ABC具有.count()方法. 换句话说,为了完整起见,它就是对象qualifies...
我有一个表格的DataFrame：我想要实现的是一个DataFrame,它具有唯一的组和每列1-9的非零数.它看起来像下面.我对此非常不知所措.我看到了问题here,但这并未涉及分组方面.如何使用熊猫实现这一目标？解决方法:假设你有以下DF：In [82]: df Out[82]:Group 1 2 3 4 5 0 Group1 0 1 4 0 1 1 Group1 3 0 4 1 5 2 Group2 0 1 4 3 6 3 Group2 5 1 4 0 7 4 Group3 0 0 4 7 8 5 Group3 7 1 4 7 9解...