python每組元素重復次數

⑴ 如何用python列印出一個數組里所有重復元素的元素，下標，以及該元素重復的次數

a=(3.6,"python",[7,2.3,7,8.9],{'F':'108','G':88},"python",3.6,"python",'20')
b={}
foriina:
ifa.count(i)>1:
b[i]=a.count(i)
print(b)

列印出一個數組里所有重復元素的元素，次數：

{3.6:2,'python':3}

⑵ python找出列表元素重復個數和重復值

輸出列表元素重復個數
def get_element(data):
dic = {}
i = 0
while i < len(data):
if data[i] in dic:
"""
循環查找列表元素，如果一個元素出現一次，value就等於1，多次出現，value就增加
"""
dic[data[i]] += 1
else:
dic[data[i]] = 1
i += 1
for j, k in dic.items():
if k > 1:
print('data數組中重復的元素有%d,它的個數是%d個'%(j,k))
print(dic)
my_list =[1,2,3,4,2,4,2,3,4,5,6,23,23,32]
get_element(my_list)

⑶ python二維數組中的每一組元素重復的次數怎麼統計

代碼如下：

#coding=utf-8

if__name__=='__main__':

a=[
[2,3,34,56],
[14,23,45,6],
[2,3,34,56]
]

map={}

foritemina:
s=str(item)
ifsinmap.keys():
map[s]=map[s]+1
else:
map[s]=1

forkeyinmap.keys():
print('%s的次數為%d'%(key,map[key]))

運行結果：

⑷ 如何使用python或者宏對excel中數據進行統計重復次數

在Python中pandas庫用於數據處理，我們從1787頁的pandas官網文檔中總結出最常用的36個函數，通過這些函數介紹如何通過Python完成數據生成和導入，數據清洗，預處理，以及最常見的數據分類，數據篩選，分類匯總，透視等最常見的操作。

⑸ python 如何統計dataframe中某一列數據中每個元素出現的次數

不推薦使用collections統計或者list.count來統計，因為可能會遇到TypeError: unhashable type: 'list』錯誤。

此外也不推薦使用df3[「Alarm_Z」].value_counts()來統計，因為版本原因，有些版本的pandas好像沒有這個方法。

注意，當列表中含有缺失值時，這種方法可能會失效，需要先用字元型的「nan」來填充缺失值。