在 Python 中计算二维列表中最常见的元素答案

【问题标题】：Counting the most common element in a 2D List in Python在 Python 中计算二维列表中最常见的元素
【发布时间】：2019-08-17 09:03:22
【问题描述】：

我正在寻找一种方法来计算 2D 列表中的出现次数。例如我有一个这样的列表：

[[John, 3],[Chris, 3],[Bryan,5],[John,3],[John,7]]

作为输出，我想计算 John 最常见的数字是什么

Most common number for the John is: 3

我用

轻松完成了所有名称

Counter(my_list[1]).most_common(5)

有人有建议吗？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x list counter

【解决方案1】：

这应该可行。

from collections import Counter
main_list = [['John', 3],['Chris', 3],['Bryan',5],['John',3],['John',7]] #your_list
new_list = [i[1] for i in main_list if i[0]=='John']
print(Counter(new_list).most_common(1)[0][0])

【讨论】：

【解决方案2】：

我可能会在对输入数据进行查询之前对其进行重新整形。也许名称与值：

name_lookup = defaultdict(list)
for name, value in my_list:
    name_lookup[name].append(value)

name = 'John'
most_common, _ = Counter(name_lookup[name]).most_common(1)[0]
print(f"Most common number for {name} is: {most_common}")

【讨论】：

【解决方案3】：

您还可以进行过滤和映射：

my_list = [['John', 3],['Chris', 3],['Bryan',5],['John',3],['John',7]]

print(Counter(map(lambda y: y[1], filter(lambda x: x[0] == "John", my_list))).most_common(1))

【讨论】：

【解决方案4】：

如果您 100% 确定每个名称总是有确切的 1 最频繁的元素，您可以按名称选择 sort，按名称选择 groupby，然后按以下方式使用 statistics.mode：

import itertools
import statistics
some_data = [['John', 3],['Chris', 3],['Bryan',5],['John',3],['John',7]]
sorted_data = sorted(some_data,key=lambda x:x[0]) # sort by name
most_frequent = {name:statistics.mode(j[-1] for j in list(data)) for name,data in itertools.groupby(sorted_data,key=lambda x:x[0])}
print(most_frequent) # {'Bryan': 5, 'Chris': 3, 'John': 3}

itertools.groupby 返回名称-数据对，但由于datas 本身包含键（在我们的例子中是名称）和值（在我们的例子中是数字），我们需要理解才能获得“原始”值。

【讨论】：