リストがあります
[[12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [6, 0]]
このリストの各要素の頻度を数えたいです。何かのようなもの
freq[[12,6]] = 40
Rでは、これはtable
関数を使用して取得できます。 python3に類似したものはありますか?
Counter
ライブラリのcollections
オブジェクトはそのように機能します。
from collections import Counter
x = [[12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [6, 0]]
# Since the elements passed to a `Counter` must be hashable, we have to change the lists to tuples.
x = [Tuple(element) for element in x]
freq = Counter(x)
print freq[(12,6)]
# Result: 28
Pandasには、value_counts()
という組み込み関数があります。
例:DataFrameに0と1の値を持つ列があり、それぞれの合計頻度をカウントする場合、これを使用します:
df.colName.value_counts()
_import pandas
x = [[12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [6, 0]]
ps = pandas.Series([Tuple(i) for i in x])
counts = ps.value_counts()
print counts
_
次のような結果が得られます。
_(12, 0) 33
(12, 6) 28
(6, 0) 20
(0, 6) 19
_
[(12,6)]
の場合、正確な数を取得します。ここでは_28
_
強力なPythonデータ分析ツールキットであるpandas
の詳細については、公式ドキュメントで読むことができます。 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable /
更新:
順序が関係ない場合は、単にsort:を使用します。その結果の後にps = pandas.Series([Tuple(sorted(i)) for i in x])
があります:
_(0, 6) 39
(0, 12) 33
(6, 12) 28
_
とにかくデータを pandas DataFrame に変換する必要があると仮定すると、
_L = [[12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [6, 0]]
df = pd.DataFrame(L, columns=('a', 'b'))
_
groupby.size()
を使用して、 この答え で提案されているように実行できます。
_tab = df.groupby(['a', 'b']).size()
_
tab
は次のようになります。
_In [5]: tab
Out[5]:
a b
0 6 19
6 0 20
12 0 33
6 28
dtype: int64
_
unstack()
でテーブル形式に簡単に変更できます:
_In [6]: tab.unstack()
Out[6]:
b 0 6
a
0 NaN 19.0
6 20.0 NaN
12 33.0 28.0
_
私見、pandasは、この「集計」問題に対するより良い解決策を提供します。
1つの次元:
my_tab = pd.crosstab(index = df["feature_you_r_interested_in"],
columns="count")
割合カウント:
my_tab/my_tab.sum()
二次元(合計あり):
cross = pd.crosstab(index=df["feat1"],
columns=df["feat2"],
margins=True)
cross
また、他の同僚が述べたように、pandas value_countsメソッドで十分な場合もあります。
df['your feature'].value_counts(normalize=True)
このブログにはとても感謝しています。
http://hamelg.blogspot.com.br/2015/11/python-for-data-analysis-part-19_17.html
おそらくリスト内包表記で1次元のカウントを行うことができます。
L = [[12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [6, 0]]
countey = [Tuple(x) for x in L]
freq = {x:countey.count(x) for x in set(countey)}
In [2]: %timeit {x:countey.count(x) for x in set(countey)}
100000 loops, best of 3: 15.2 µs per loop
In [4]: print(freq)
Out[4]: {(0, 6): 19, (6, 0): 20, (12, 0): 33, (12, 6): 28}
In [5]: print(freq[(12,6)])
Out[5]: 28