按列表中出现的频率对列表进行排序答案

【问题标题】：Sorting a List by frequency of occurrence in a list按列表中出现的频率对列表进行排序
【发布时间】：2014-06-19 05:08:00
【问题描述】：

我有一个整数列表（甚至可以是字符串），我想按 Python 中出现的频率对其进行排序，例如：

a = [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5]

这里元素5在列表中出现了4次，4出现了3次。所以输出排序列表将是：

result = [5, 5, 5, 5, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 1, 1, 2]

我尝试使用a.count()，但它给出了元素的出现次数。我想对其进行排序。知道怎么做吗？

谢谢

【问题讨论】：

输出中4和3的顺序是否重要？
不，真的没关系，如果它让它更简单
酷，否则我必须重新排序:-)

标签： python list sorting

【解决方案1】：

from collections import Counter
print [item for items, c in Counter(a).most_common() for item in [items] * c]
# [5, 5, 5, 5, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 1, 1, 2]

甚至更好（高效）的实现

from collections import Counter
from itertools import repeat, chain
print list(chain.from_iterable(repeat(i, c) for i,c in Counter(a).most_common()))
# [5, 5, 5, 5, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 1, 1, 2]

或者

from collections import Counter
print sorted(a, key=Counter(a).get, reverse=True)
# [5, 5, 5, 5, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 1, 1, 2]

如果您更喜欢就地排序

a.sort(key=Counter(a).get, reverse=True)

【讨论】：

【解决方案2】：

使用Python 3.3和内置的sorted函数，以count为key：

>>> a = [1,1,2,3,3,3,4,4,4,5,5,5,5]
>>> sorted(a,key=a.count)
[2, 1, 1, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5]
>>> sorted(a,key=a.count,reverse=True)
[5, 5, 5, 5, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 1, 1, 2]

【讨论】：

list.count 我相信它会变得非常低效。
@thefourtheye 我必须确定时间才能确定，但这听起来不错。诚然，这对于像示例这样的小列表来说是非常安全的。

【解决方案3】：

In [15]: a = [1,1,2,3,3,3,4,4,4,5,5,5,5]

In [16]: counts = collections.Counter(a)

In [17]: list(itertools.chain.from_iterable([[k for _ in range(counts[k])] for k in sorted(counts, key=counts.__getitem__, reverse=True)]))
Out[17]: [5, 5, 5, 5, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 1, 1, 2]

或者：

answer = []
for k in sorted(counts, key=counts.__getitem__, reverse=True):
    answer.extend([k for _ in range(counts[k])])

当然，[k for _ in range(counts[k])] 可以替换为[k]*counts[k]。
所以第 17 行变成了

list(itertools.chain.from_iterable([[k]*counts[k] for k in sorted(counts, key=counts.__getitem__, reverse=True)]))

【讨论】：

@Aशwiniचhaudhary：我考虑过，但如果元素不是原始类型，它可能不会特别好。参考文献，以及所有...
如果您担心可变类型，那么Counter 甚至一开始都不会工作。

【解决方案4】：

如果您碰巧已经在使用 numpy，或者如果使用它是一种选择，这里有另一种选择：

In [309]: import numpy as np

In [310]: a = [1, 2, 3, 3, 1, 3, 5, 4, 4, 4, 5, 5, 5]

In [311]: vals, counts = np.unique(a, return_counts=True)

In [312]: order = np.argsort(counts)[::-1]

In [313]: np.repeat(vals[order], counts[order])
Out[313]: array([5, 5, 5, 5, 4, 4, 4, 3, 3, 3, 1, 1, 2])

该结果是一个 numpy 数组。如果您想以 Python 列表结尾，请调用数组的 tolist() 方法：

In [314]: np.repeat(vals[order], counts[order]).tolist()
Out[314]: [5, 5, 5, 5, 4, 4, 4, 3, 3, 3, 1, 1, 2]

【讨论】：

【解决方案5】：

不有趣的方式...

a = [1,1,2,3,3,3,4,4,4,5,5,5,5]

from collections import Counter
result = []
for v, times in sorted(Counter(a).iteritems(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
    result += [v] * times

一个班轮：

reduce(lambda a, b: a + [b[0]] * b[1], sorted(Counter(a).iteritems(), key=lambda x: x[1], reverse=True), [])

【讨论】：

【解决方案6】：

出现在数组和大小相等的集合中：

rev=True

arr = [6, 6, 5, 2, 9, 2, 5, 9, 2, 5, 6, 5, 4, 6, 9, 1, 2, 3, 4, 7 ,8 ,8, 8, 2]
print arr

arr.sort(reverse=rev)

ARR = {}
for n in arr:
  if n not in ARR:
    ARR[n] = 0
  ARR[n] += 1

arr=[]
for k,v in sorted(ARR.iteritems(), key=lambda (k,v): (v,k), reverse=rev):
  arr.extend([k]*v)
print arr

结果：

[6, 6, 5, 2, 9, 2, 5, 9, 2, 5, 6, 5, 4, 6, 9, 1, 2, 3, 4, 7, 8, 8, 8, 2]
[2, 2, 2, 2, 2, 6, 6, 6, 6, 5, 5, 5, 5, 9, 9, 9, 8, 8, 8, 4, 4, 7, 3, 1]

【讨论】：