Python中使用Counter进行字典创建以及key数量统计
2017-03-26 23:05
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这里的Counter是指collections中的Counter,通过Counter可以实现字典的创建以及字典key出现频次的统计。然而,使用的时候还是有一点需要注意的小事项。使用Counter创建字典通常有4种方式。其中,第一种方式是不带任何参数创建一个空的字典。剩下的三种分别在下面通过简单的代码进行演示。
创建方法2示范代码:
need python.'
cell1 =(2,2,3,5,5,4,3,2,1,1,2,3,3,2,2)
list1 =[2,2,3,5,5,4,3,2,1,1,2,3,3,2,2]
c1 = Counter(str1)
c2 =Counter(cell1)
c3 =Counter(list1)
print('c1is:'),c1.items()
print('c2is:'),c2.items()
print('c3is:'),c3.items()
运行结果如下:
E:\WorkSpace\05_数据分析\01_利用Python进行数据分析\第02章_引言>pythoncounter.py
c1 is: [(' ', 5),('e', 3), ('d', 1), ('f', 1), ('i', 2), ('h', 2), ('l', 1), ('o', 3), (',', 1),('p', 1), ('s', 2), ('r', 1), ('u', 1), ('t', 2), ('.', 1), ('y', 2), ('n', 2)]
c2 is: [(1, 2),(2, 6), (3, 4), (4, 1), (5, 2)]
c3 is: [(1, 2),(2, 6), (3, 4), (4, 1), (5, 2)]
这三种创建方法都属于一类,只要是传入的对象是一个可迭代的对象都能够通过Counter构建出一个字典。
构建方法3示范代码:
from collectionsimport Counter
d1 ={'apple':5,'pear':2,'peach':3}
c1 = Counter(d1)
print(c1.items())
程序的运行结果如下:
E:\WorkSpace\05_数据分析\01_利用Python进行数据分析\第02章_引言>pythonexp1.py
[('pear', 2),('apple', 5), ('peach', 3)]
第4中构建方法示范代码如下:
from collectionsimport Counter
c1 = Counter(apple= 7,xiaomi = 5,oppo = 9)
print(c1.items())
程序运行结果如下:
E:\WorkSpace\05_数据分析\01_利用Python进行数据分析\第02章_引言>pythonexp2.py
[('xiaomi', 5),('oppo', 9), ('apple', 7)]
其实在一定程度上,第三种方式跟一般的字典也就没太大差异了,那么这个Counter构造的对象又有什么不同呢?其实,这里面多了一个统计的通能。举例用的简化代码如下:
from collectionsimport Counter
str1 = 'Life isshort, you need python.'
c1 = Counter(str1)
print(c1.items())
print(c1['i'])
print(c1['e'])
print(c1.most_common(5))
运行结果如下:
E:\WorkSpace\05_数据分析\01_利用Python进行数据分析\第02章_引言>pythonexp3.py
[(' ', 5), ('e',3), ('d', 1), ('f', 1), ('i', 2), ('h', 2), ('L', 1), ('o', 3), (',', 1), ('p',1), ('s', 2), ('r', 1), ('u', 1), ('t', 2), ('.', 1), ('y', 2), ('n', 2)]
2
3
[(' ', 5), ('e',3), ('o', 3), ('i', 2), ('h', 2)]
从以上结果可以看出,通过这种方法构建的对象不仅能够具有字典的属性,同时还可以统计key的数目并且通过相应的方法输出最高几项的清单。
除此之外,还可以对生成的对象进行修改,比如修改其value。如果key不存在的时候统计数为0,但是统计数为0并不意味着没有这个key。也就是说不能够通过赋值为0的方式删除其中的元素。具体的演示代码如下:
from collectionsimport Counter
str1 = 'Life isshort, you need python.'
c1 = Counter(str1)
print(c1.items())
print(c1['i'])
c1['i'] = 0
print(c1['i'])
print(c1.items())
del c1['i']
print(c1.items()
程序运行结果:
E:\WorkSpace\05_数据分析\01_利用Python进行数据分析\第02章_引言>pythonexp3.py
[(' ', 5), ('e',3), ('d', 1), ('f', 1), ('i', 2), ('h', 2), ('L', 1), ('o', 3), (',', 1), ('p',1), ('s', 2), ('r', 1), ('u', 1), ('t', 2), ('.', 1), ('y', 2), ('n', 2)]
2
0
[(' ', 5), ('e',3), ('d', 1), ('f', 1), ('i', 0), ('h', 2), ('L', 1), ('o', 3), (',', 1), ('p',1), ('s', 2), ('r', 1), ('u', 1), ('t', 2), ('.', 1), ('y', 2), ('n', 2)]
[(' ', 5), ('e',3), ('d', 1), ('f', 1), ('h', 2), ('L', 1), ('o', 3), (',', 1), ('p', 1), ('s',2), ('r', 1), ('u', 1), ('t', 2), ('.', 1), ('y', 2), ('n', 2)]
创建方法2示范代码:
need python.'
cell1 =(2,2,3,5,5,4,3,2,1,1,2,3,3,2,2)
list1 =[2,2,3,5,5,4,3,2,1,1,2,3,3,2,2]
c1 = Counter(str1)
c2 =Counter(cell1)
c3 =Counter(list1)
print('c1is:'),c1.items()
print('c2is:'),c2.items()
print('c3is:'),c3.items()
运行结果如下:
E:\WorkSpace\05_数据分析\01_利用Python进行数据分析\第02章_引言>pythoncounter.py
c1 is: [(' ', 5),('e', 3), ('d', 1), ('f', 1), ('i', 2), ('h', 2), ('l', 1), ('o', 3), (',', 1),('p', 1), ('s', 2), ('r', 1), ('u', 1), ('t', 2), ('.', 1), ('y', 2), ('n', 2)]
c2 is: [(1, 2),(2, 6), (3, 4), (4, 1), (5, 2)]
c3 is: [(1, 2),(2, 6), (3, 4), (4, 1), (5, 2)]
这三种创建方法都属于一类,只要是传入的对象是一个可迭代的对象都能够通过Counter构建出一个字典。
构建方法3示范代码:
from collectionsimport Counter
d1 ={'apple':5,'pear':2,'peach':3}
c1 = Counter(d1)
print(c1.items())
程序的运行结果如下:
E:\WorkSpace\05_数据分析\01_利用Python进行数据分析\第02章_引言>pythonexp1.py
[('pear', 2),('apple', 5), ('peach', 3)]
第4中构建方法示范代码如下:
from collectionsimport Counter
c1 = Counter(apple= 7,xiaomi = 5,oppo = 9)
print(c1.items())
程序运行结果如下:
E:\WorkSpace\05_数据分析\01_利用Python进行数据分析\第02章_引言>pythonexp2.py
[('xiaomi', 5),('oppo', 9), ('apple', 7)]
其实在一定程度上,第三种方式跟一般的字典也就没太大差异了,那么这个Counter构造的对象又有什么不同呢?其实,这里面多了一个统计的通能。举例用的简化代码如下:
from collectionsimport Counter
str1 = 'Life isshort, you need python.'
c1 = Counter(str1)
print(c1.items())
print(c1['i'])
print(c1['e'])
print(c1.most_common(5))
运行结果如下:
E:\WorkSpace\05_数据分析\01_利用Python进行数据分析\第02章_引言>pythonexp3.py
[(' ', 5), ('e',3), ('d', 1), ('f', 1), ('i', 2), ('h', 2), ('L', 1), ('o', 3), (',', 1), ('p',1), ('s', 2), ('r', 1), ('u', 1), ('t', 2), ('.', 1), ('y', 2), ('n', 2)]
2
3
[(' ', 5), ('e',3), ('o', 3), ('i', 2), ('h', 2)]
从以上结果可以看出,通过这种方法构建的对象不仅能够具有字典的属性,同时还可以统计key的数目并且通过相应的方法输出最高几项的清单。
除此之外,还可以对生成的对象进行修改,比如修改其value。如果key不存在的时候统计数为0,但是统计数为0并不意味着没有这个key。也就是说不能够通过赋值为0的方式删除其中的元素。具体的演示代码如下:
from collectionsimport Counter
str1 = 'Life isshort, you need python.'
c1 = Counter(str1)
print(c1.items())
print(c1['i'])
c1['i'] = 0
print(c1['i'])
print(c1.items())
del c1['i']
print(c1.items()
程序运行结果:
E:\WorkSpace\05_数据分析\01_利用Python进行数据分析\第02章_引言>pythonexp3.py
[(' ', 5), ('e',3), ('d', 1), ('f', 1), ('i', 2), ('h', 2), ('L', 1), ('o', 3), (',', 1), ('p',1), ('s', 2), ('r', 1), ('u', 1), ('t', 2), ('.', 1), ('y', 2), ('n', 2)]
2
0
[(' ', 5), ('e',3), ('d', 1), ('f', 1), ('i', 0), ('h', 2), ('L', 1), ('o', 3), (',', 1), ('p',1), ('s', 2), ('r', 1), ('u', 1), ('t', 2), ('.', 1), ('y', 2), ('n', 2)]
[(' ', 5), ('e',3), ('d', 1), ('f', 1), ('h', 2), ('L', 1), ('o', 3), (',', 1), ('p', 1), ('s',2), ('r', 1), ('u', 1), ('t', 2), ('.', 1), ('y', 2), ('n', 2)]
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