计算python字典中某个值的出现次数？

Posted 2023-03-28

【中文标题】计算python字典中某个值的出现次数？

【英文标题】：count the number of occurrences of a certain value in a dictionary in python?

【发布时间】：2018-06-30 12:14:33

【问题描述】：

如果我有这样的东西：

D = 'a': 97, 'c': 0 , 'b':0,'e': 94, 'r': 97 , 'g':0

如果我想例如将“0”的出现次数计算为一个值而不必迭代整个列表，这是否可能以及如何实现？

【问题讨论】：

sum(1 for value in D.values() if value == 0)

@PeterWood 或者更好：sum(value == 0 for value in D.values())

@PeterWood 相反。布尔值是整数。

布尔值是一个整数子类。 1==True 即使不是同一个类（数字类型都可以）：isinstance(True,int) 是True

在某种程度上，布尔值是整数，因此它们可以像 @k 一样求和

【参考方案1】：

您可以将其转换为列表，如下所示：

D = 'a': 97, 'c': 0 , 'b':0,'e': 94, 'r': 97 , 'g':0
print(list(D.values()).count(0))
>>3

或迭代值：

print(sum([1 for i in D.values() if i == 0]))
>>3

【参考方案2】：

或者，使用collections.Counter:

from collections import Counter
D = 'a': 97, 'c': 0 , 'b':0,'e': 94, 'r': 97 , 'g':0

Counter(D.values())[0]
# 3

【参考方案3】：

正如THIS ANSWER 中提到的，使用operator.countOf() 是可行的方法，但您也可以在sum() 函数中使用生成器，如下所示：

sum(value == 0 for value in D.values())
# Or the following which is more optimized 
sum(1 for v in D.values() if v == 0)

或者作为一种稍微优化和功能性更强的方法，您可以通过将整数的__eq__ 方法作为构造函数传递来使用map 函数。

sum(map((0).__eq__, D.values()))

基准测试：

In [15]: D = dict(zip(range(1000), range(1000)))

In [16]: %timeit sum(map((0).__eq__, D.values()))
49.6 µs ± 770 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

In [17]: %timeit sum(v==0 for v in D.values())
60.9 µs ± 669 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

In [18]: %timeit sum(1 for v in D.values() if v == 0)
30.2 µs ± 515 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

In [19]: %timeit countOf(D.values(), 0)
16.8 µs ± 74.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

请注意，虽然在这种情况下使用map 函数可能会更优化，但为了对这两种方法有更全面和一般的想法，您还应该对相对较大的数据集运行基准测试。然后，您可以根据您拥有的数据结构和数量使用最合适的方法。

【讨论】：

可能会更好，因为生成器往往会慢一些。

事实上，我得到%timeit sum([value == 0 for value in D.values()]) 的速度比生成器表达式版本快。

@juanpa.arrivillaga 当然，但有趣的是(0).__eq__ 不是内置函数，但它在地图上的表现更好。这意味着生成器的缺点（额外的函数调用，__next__ 等）比将非内置函数传递给 map 更具影响力。

另外，实际生成器对象的创建可能比map 对象的创建开销更大，而dict 这么小，会有所作为

sum(1 for value in D.values() if value == 0) 可能更快。但我想说countOf 确实是最好的方法。

【参考方案4】：

这是operator.countOf 的工作。

countOf(D.values(), 0)

使用您的示例字典进行基准测试：

1537 ns  1540 ns  1542 ns  Counter(D.values())[0]
 791 ns   800 ns   802 ns  sum(value == 0 for value in D.values())
 694 ns   697 ns   717 ns  sum(map((0).__eq__, D.values()))
 680 ns   682 ns   689 ns  sum(1 for value in D.values() if value == 0)
 599 ns   599 ns   600 ns  sum([1 for i in D.values() if i == 0])
 368 ns   369 ns   375 ns  list(D.values()).count(0)
 229 ns   231 ns   231 ns  countOf(D.values(), 0)

代码（Try it online!）：

from timeit import repeat

setup = '''
from collections import Counter
from operator import countOf
D = 'a': 97, 'c': 0 , 'b':0,'e': 94, 'r': 97 , 'g':0
'''

E = [
    'Counter(D.values())[0]',
    'sum(value == 0 for value in D.values())',
    'sum(map((0).__eq__, D.values()))',
    'sum(1 for value in D.values() if value == 0)',
    'sum([1 for i in D.values() if i == 0])',
    'list(D.values()).count(0)',
    'countOf(D.values(), 0)',
]

for _ in range(3):
    for e in E:
        number = 10 ** 5
        ts = sorted(repeat(e, setup, number=number))[:3]
        print(*('%4d ns ' % (t / number * 1e9) for t in ts), e)
    print()