如何获取项目的计数字典但保持它们出现的顺序？

Question

例如，我需要计算一个单词在列表中出现的次数，不是按频率排序，而是按单词出现的顺序，即插入顺序。

from collections import Counter

words = ['oranges', 'apples', 'apples', 'bananas', 'kiwis', 'kiwis', 'apples']

c = Counter(words)

print(c)

所以而不是：{'apples': 3, 'kiwis': 2, 'bananas': 1, 'oranges': 1}

我宁愿得到：{'oranges': 1, 'apples': 3, 'bananas': 1, 'kiwis': 2}

而且我真的不需要这个Counter 方法，任何能产生正确结果的方法对我来说都可以。

Answer 1

您可以使用recipe 使用collections.Counter 和collections.OrderedDict：

from collections import Counter, OrderedDict

class OrderedCounter(Counter, OrderedDict):
    'Counter that remembers the order elements are first encountered'

    def __repr__(self):
        return '%s(%r)' % (self.__class__.__name__, OrderedDict(self))

    def __reduce__(self):
        return self.__class__, (OrderedDict(self),)

words = ["oranges", "apples", "apples", "bananas", "kiwis", "kiwis", "apples"]
c = OrderedCounter(words)
print(c)
# OrderedCounter(OrderedDict([('oranges', 1), ('apples', 3), ('bananas', 1), ('kiwis', 2)]))

Answer 2

在 Python 3.6+ 上，dict 现在将保持插入顺序。

所以你可以这样做：

words = ["oranges", "apples", "apples", "bananas", "kiwis", "kiwis", "apples"]
counter={}
for w in words: counter[w]=counter.get(w, 0)+1
>>> counter
{'oranges': 1, 'apples': 3, 'bananas': 1, 'kiwis': 2}

不幸的是，Python 3.6 和 3.7 中的 Counter 不显示它所维护的插入顺序；相反，__repr__sorts the return 从最常见到最不常见。

但是您可以使用相同的 OrderedDict recipe 但只需使用 Python 3.6+ dict 代替：

from collections import Counter

class OrderedCounter(Counter, dict):
    'Counter that remembers the order elements are first encountered'
    def __repr__(self):
        return '%s(%r)' % (self.__class__.__name__, dict(self))

    def __reduce__(self):
        return self.__class__, (dict(self),)

>>> OrderedCounter(words)
OrderedCounter({'oranges': 1, 'apples': 3, 'bananas': 1, 'kiwis': 2})

或者，由于 Counter 是 dict 的子类，它在 Python 3.6+ 中保持顺序，因此您可以通过在柜台上调用 .items() 或将柜台转回 dict 来避免使用 Counter 的 __repr__ ：

>>> c=Counter(words)

该计数器的此演示文稿按最常见元素排序到最少，并使用 Counters __repr__ 方法：

>>> c
Counter({'apples': 3, 'kiwis': 2, 'oranges': 1, 'bananas': 1})

遇到此演示文稿，或插入订单：

>>> c.items()
dict_items([('oranges', 1), ('apples', 3), ('bananas', 1), ('kiwis', 2)])

或者，

>>> dict(c)
{'oranges': 1, 'apples': 3, 'bananas': 1, 'kiwis': 2}

Answer 3

在 Python 3.6 中，字典是按插入顺序排列的，但这是一个实现细节。

在 Python 3.7+ 中，插入顺序得到保证并且可以依赖。详情请见Are dictionaries ordered in Python 3.6+?。

因此，根据您的 Python 版本，您可能希望按原样使用Counter，而不是创建documentation 中描述的OrderedCounter 类。这是因为Counter 是dict 的子类，即issubclass(Counter, dict) 返回True，因此继承了dict 的插入排序行为。

字符串表示

值得注意的是 Counter 的字符串表示形式，在 repr 方法中定义，has not been updated 反映了 3.6 / 3.7 中的变化，即 print(Counter(some_iterable)) 仍然从最大计数降序返回项目。您可以通过list(Counter(some_iterable)) 轻松返回广告订单。

以下是一些演示该行为的示例：

x = 'xyyxy'
print(Counter(x))         # Counter({'y': 3, 'x': 2}), i.e. most common first
print(list(Counter(x)))   # ['x', 'y'], i.e. insertion ordered
print(OrderedCounter(x))  # OC(OD([('x', 2), ('y', 3)])), i.e. insertion ordered

例外情况

如果OrderedCounter 可用的附加或覆盖方法对您很重要，则不应使用常规Counter。特别注意：

1. OrderedDict 和因此 OrderedCounter 提供 popitem 和 move_to_end 方法。
2. OrderedCounter 对象之间的相等性测试是顺序敏感的，并以 list(oc1.items()) == list(oc2.items()) 的形式实现。

例如，相等性测试会产生不同的结果：

Counter('xy') == Counter('yx')                # True
OrderedCounter('xy') == OrderedCounter('yx')  # False

Answer 4

在 cmets 中解释

text_list = ['oranges', 'apples', 'apples', 'bananas', 'kiwis', 'kiwis', 'apples']


# create empty dictionary
freq_dict = {}
 
# loop through text and count words
for word in text_list:
    # set the default value to 0
    freq_dict.setdefault(word, 0)
    # increment the value by 1
    freq_dict[word] += 1
 
print(freq_dict )

{'oranges': 1, 'apples': 3, 'bananas': 1, 'kiwis': 2}

[Program finished]