统计计数函数python 统计计数函数

python 统计 函数运行 次数。

import time

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def time_me(fn):

def _wrapper(*args, **kwargs):

start = time.clock()

fn(*args, **kwargs)

print "%s cost %s second"%(fn.__name__, time.clock() - start)

return _wrapper

#这个装饰器可以在方便地统计函数运行的耗时。

#用来分析脚本的性能是最好不过了。

#这样用：

@time_me

def test(x, y):

time.sleep(0.1)

@time_me

def test2(x):

time.sleep(0.2)

test(1, 2)

test2(2)

#输出：

#test cost 0.1001529524 second

#test2 cost 0.199968431742 second

Python：

Python（英语发音：/ˈpaɪθən/）, 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。

Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议[1] 。

Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

python中的count函数问题？

统计一个列表中每一个元素的个数在Python里有两种实现方式，

第一种是新建一个dict，键是列表中的元素，值是统计的个数，然后遍历list。

items = ["cc","cc","ct","ct","ac"]

count = {}

for item in items:

count[item] = count.get(item, 0) + 1

print(count)

#{'ac': 1, 'ct': 2, 'cc': 2}

之中用到了一个小技巧，当dict中不还没有统计过一个元素时，直接索引count[item]会报错，而使用get方法count.get(item, 0)能够设置索引不存在的键时返回0。

第二种是使用Python内置的函数。统计元素的个数是一种非常常见的操作，Python的collection包里已经有一个Counter的类，大致实现了上面的功能。

from collections import Counter

items = ["cc","cc","ct","ct","ac"]

count = Counter(items)

print(count)

#Counter({'ct': 2, 'cc': 2, 'ac': 1})

python count的函数用法是什么？

以下代码的功能是 统计列表中重复项的出现次数

这里面就用到了 count() 函数

mylist = ['apple', 'banana', 'grape', 'banana', 'apple', 'grape', 'grape']

myset = set(mylist)

for item in myset:

print("the %s has been found %d times" % (item, mylist.count(item)))

函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是错误值、空值、逻辑值、日期、文字则被忽略。

如果参数是一个数组或引用，那么只统计数组或引用中的数字；数组中或引用的空单元格、逻辑值、文字或错误值都将忽略。如果要统计逻辑值、文字或错误值，请使用函数COUNTA（COUNTIF按EXCEL的说明也行，但常出毛病）。

排序过程

假设输入的线性表L的长度为n，L=L1,L2,..,Ln；线性表的元素属于有限偏序集S，|S|=k且k=O(n)，S={S1,S2,..Sk}；则计数排序可以描述如下：

1、扫描整个集合S，对每一个Si∈S，找到在线性表L中小于等于Si的元素的个数T(Si)；

2、扫描整个线性表L，对L中的每一个元素Li，将Li放在输出线性表的第T(Li)个位置上，并将T(Li)减1。

以上内容参考：百度百科-计数排序

Python pandas数据计数函数value_counts

value_counts是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法，并计算每个不同值有在该列中个数，类似Excel里面的count函数

其是pandas下面的顶层函数，也可以作用在Series、DataFrame下

常规用法：

pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数 并且 排序，默认是降序

可以看出，既可以对分类变量统计，也可以对连续数值变量统计

如果是要对结果升序排列，可以添加 ascending=True 来改变

如果不想看统计的个数，而是想看占比，那么可以设置 normalize=True 即可，结果是小数形式

可以通过apply，对每一列变量进行统计

以上是自己实践中遇到的一些点，分享出来供大家参考学习，欢迎关注DataShare公众号