python count(计数)相关

1.定义函数

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def get_counts(sequence):

counts={}

for x in sequence:

if x  in counts:

counts[x]+= 1

else:

counts[x]=1

return counts

2.定义函数（利用python标准包）

from collections import defaultdict

def get_counts2(sequence):

counts=defaultdict(int)#所以得值均会被初始化W为0

for x in sequence:

if x  in counts:

counts[x]+= 1

return counts

3.python标准库中找到collections.Counter类

from collections improt Counter

counter(sequence)

Python中range()函数的用法

此刻的心情：

2018年五一后入职新公司做项目实施，一直忙碌着公司的项目；国庆后更是被调到东莞支援项目，工作时间真的成了996了，唯一休息的一天也懒的出去。看看电影、洗洗衣服、与小棉袄视频下、学习学习Python也还挺有趣，也很充实。

Python中range()函数的用法

1、函数原型：range（start， end， scan)：

参数含义：

start:计数从start开始。默认是从0开始。

例如range（5）等价于range（0， 5）; end:技术到end结束，但不包括end.

例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5 scan：每次跳跃的间距，默认为1。

例如：range（0， 5） 等价于 range(0, 5, 1)

2、python中的range()函数的功能很强大，所以我觉得很有必要和大家分享一下，就好像其API中所描述的：

If you do need to iterate over a sequence of numbers, the built-in function range() comes in handy. It generates arithmetic progressions

--有道翻译的结果：如果确实需要迭代一组数字，那么内置函数range()就派上用场了。它生成算术级数。

3、实例调用 

#r如果你需要遍历一个数字序列，可以使用内置函数range()

#1、下面遍历一个列表

the_count=[1,2,3,4,5,6]

for number in the_count:

print("this is count %d" % number)

print("--------------------")

#2、遍历一个混合列表

list=[1,2,3,4,"zll",5,6,"hello",7,8.9]

for i in range(len(list)):

print (list[i],end="、")

print("\n--------------------")

#3、用range()函数生成一个列表

for i in range(5):

print(i,end="、")

print("\n--------------------")

#4、range(10),其中参数10代表：从0到10的一个序列，当然不包含10

print("range(10)表示：" ,range(10))

listA=[i for i in range(10)] print(listA)

print("--------------------")

#5、我们也可以自定义起始点和结束点 #我们定义了一个从5开始的起始点，到100结束的结束点

print("range(5,100)表示",range(5,100))

listB=[i for i in range(5,100)]

print(listB) print("--------------------")

#6、定义了这些后，我们还可以定义步长 #我们定义一个从1开始到30结束，步长为3的列表

print('range(1,30,3)表示：',range(1,30,3))

listC = [i for i in range(1,30,3)]

print(listC)

4、自己运行试试结果哦...

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

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