Python |查找列表中最频繁的元素
给定一个列表，找出其中最常见的元素。如果存在出现次数最多的多个元素，请打印其中任何一个。
示例:
Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3]
Output : 2
Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog']
Output : Dog
方法#1 : 天真方法 这是一种蛮力方法，我们利用 for 循环来计算每个元素的频率。如果当前频率大于先前频率，则更新计数器并存储元素。
Python 3
# Program to find most frequent
# element in a list
def most_frequent(List):
counter = 0
num = List[0]
for i in List:
curr_frequency = List.count(i)
if(curr_frequency> counter):
counter = curr_frequency
num = i
return num
List = [2, 1, 2, 2, 1, 3]
print(most_frequent(List))
Output:
2
方法# 2:python 天真方法 制作一组列表，以便删除重复的元素。然后找出集合中每个元素出现的最高次数，从而找出最大值。
Python 3
# Program to find most frequent
# element in a list
def most_frequent(List):
return max(set(List), key = List.count)
List = [2, 1, 2, 2, 1, 3]
print(most_frequent(List))
Output:
2
方法#3 : 使用计数器 使用 Python 计数器返回列表中每个元素的计数。因此，我们只需使用 most_common()方法找到最常见的元素。
Python 3
# Program to find most frequent
# element in a list
from collections import Counter
def most_frequent(List):
occurence_count = Counter(List)
return occurence_count.most_common(1)[0][0]
List = [2, 1, 2, 2, 1, 3]
print(most_frequent(List))
Output:
2
方法#4 : 通过查找模式 查找最频繁的元素意味着查找列表的模式。因此，我们使用统计学中的模式方法。
Python 3
import statistics
from statistics import mode
def most_common(List):
return(mode(List))
List = [2, 1, 2, 2, 1, 3]
print(most_common(List))
Output:
2
方法#5 : 使用 python 字典 使用 Python 字典将元素保存为键，将其频率保存为值，从而找到最频繁的元素。
Python 3
# Program to find most frequent
# element in a list
def most_frequent(List):
dict = {}
count, itm = 0, ''
for item in reversed(List):
dict[item] = dict.get(item, 0) + 1
if dict[item] >= count :
count, itm = dict[item], item
return(itm)
List = [2, 1, 2, 2, 1, 3]
print(most_frequent(List))
Output:
2
方法#6 : 利用熊猫库。 在多重价值不断重复的情况下。打印所有值。
Python 3
import pandas as pd
List = [2, 1, 2, 2, 1, 3, 1]
# Create a panda DataFrame using the list
df=pd.DataFrame({'Number': List})
# Creating a new dataframe to store the values
# with appropriate column name
# value_counts() returns the count based on
# the grouped column values
df1 = pd.DataFrame(data=df['Number'].value_counts(), columns=[['Number','Count']])
# The values in the List become the index of the new dataframe.
# Setting these index as a column
df1['Count']=df1['Number'].index
# Fetch the list of frequently repeated columns
list(df1[df1['Number']==df1.Number.max()]['Count'])
Output:
[2,1]
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