Курс Python → Счетчик в Python: most_common()

Для начала, чтобы использовать счетчик в Python, необходимо импортировать его из модуля collections. Счетчик — это специальный класс, который позволяет легко подсчитывать количество элементов в списке или другом итерируемом объекте. Он автоматически создает словарь, где ключами являются элементы, а значениями — их количество в итерируемом объекте.

Один из наиболее часто используемых методов счетчика — это most_common([n]), который возвращает n наиболее частотных элементов в виде списка кортежей. При этом элементы упорядочены по убыванию частотности. Этот метод очень удобен, когда вам необходимо быстро найти наиболее популярные элементы в большом объеме данных.

from collections import Counter

data = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 1, 1]
counter = Counter(data)
most_common_elements = counter.most_common(2)

print(most_common_elements)  # Выведет [(1, 5), (2, 3)]

В представленном примере мы импортировали класс Counter из модуля collections, создали список data с элементами и подсчитали их количество с помощью счетчика. Затем мы использовали метод most_common(2), чтобы получить два наиболее частотных элемента из списка. Результатом выполнения кода будет список кортежей, где первый элемент кортежа — это элемент, а второй элемент — количество его вхождений.

Использование счетчика в Python позволяет с легкостью находить наиболее частотные элементы в больших объемах данных. Это удобный инструмент для анализа данных и определения наиболее популярных значений. Благодаря методу most_common() вы можете быстро и эффективно найти нужные вам элементы и использовать их для дальнейших операций.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Импорт классов из другого файла
  2. Генерация случайных данных в NumPy
  3. Участие в сообществе @selectel
  4. Функции в одну строку
  5. Метод join() для объединения элементов в строку.
  6. Замыкания в Python
  7. Numpy: разбиение массивов
  8. Лямбда-функции в Python
  9. Удаление ссылок в Python
  10. Функции map() и reduce() в Python
  11. Поиск email
  12. Работа с CSV файлами
  13. Различия символов в Python
  14. Работа с каталогами в Python
  15. Частичное совпадение пользовательского ввода в Python 3.10
  16. Хранение переменных в словаре.
  17. Пропуск строк в файле с itertools
  18. Избегайте пустого списка
  19. Python: Splat-оператор и splatty-splat
  20. Работа со строками
  21. Глубокое копирование объектов
  22. Кортеж в Python: создание, доступ, изменение
  23. Частичное совпадение ввода
  24. Перетасовка списков в Python
  25. Работа с argparse
  26. Измерение времени выполнения кода в Python
  27. Сортировка с помощью key
  28. Создание списка через итерацию
  29. JMESPath в Python
  30. PrettyTable: создание таблицы
  31. Оценка точности модели
  32. Работа со словарями в Python
  33. Комментарии в Python
  34. Python Аргументы по умолчанию
  35. Удаление файлов и папок в Python
  36. Функция map() и ленивая оценка
  37. Python-dateutil — работа с датами
  38. Подсчет элементов в Python
  39. Список переменных с %who
  40. Получение текущей даты в Python
  41. Основы работы со строками в Python
  42. Метод index() в Python
  43. Упрощение работы с JSON-данными в Python
  44. Функциональное программирование.
  45. Освобождение памяти в Python
  46. Инициализация объекта
  47. Итерация по коллекции в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний