Python使用Counter统计序列与文件元素频度

Dylan

发布时间：2026-10-15 | 5人浏览过

原创

本文介绍如何利用Python标准库collections.Counter快速统计序列中元素的出现次数。通过演示随机整数列表与英文文章单词的统计案例，展示如何调用most_common方法获取出现频率最高的前N个元素及其具体频次，适用于数据清洗与文本分析场景。

1、如何统计序列中元素的出现频度

实际案例：

（1）在某个随机生成的整数序列[12, 5, 6, 4, 6, 5, 5, 7, ...] 中，找出出现次数最多的3个元素，并统计它们各自出现的次数是多少？
（2）针对一篇英文文章的单词进行词频统计，找出出现次数最多的10个单词，并统计它们各自出现的次数是多少？

解决方案：

使用collections.Counter对象

将目标序列传入Counter的构造器，即可得到一个Counter对象，该对象本质上是元素频度的字典。

调用Counter.most_common(n)方法，即可得到频度最高的n个元素的列表。

2、代码演示

（1）针对某个随机序列 [12, 5, 6, 4, 6, 5, 5, 7, ...]，找出出现次数最高的3个元素，并统计它们各自出现的次数是多少？

from random import randint
 
# 利用列表解析生成随机序列
data = [randint(0, 20) for _ in range(30)]
print(data)
# 方法1：
'''
最终的统计结果肯定是一个字典，如：{2: 5, 4:9}，
以data中每一个元素作为字典的键，0作为初始值，创建这样一个字典
'''
c = dict.fromkeys(data, 0)
print(c)
# 对data进行迭代，进行统计
for x in data:
    c[x] += 1
print(c)
# 根据字典的值对字典项进行排序，并截取前3个元素
sort_dict = sorted(c.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)[0:3]
print(sort_dict)
    
# 方法2:
from collections import Counter
# 直接将序列传给Counter构造器
c2 = Counter(data)
print(c2)
# 直接使用对象的most_common()方法直接找到频度最高3个
print(c2.most_common(3))

（2）对某英文文章的单词，进行词频统计，找到出现次数最高的10个单词，它们出现次数是多少？

from collections import Counter
# 导入正则表达式模块
import re
 
# 读取整个文件内容作为字符串
txt = open('word.txt').read()
print(txt)
# 对词频进行统计，首先需要进行分割把每一个字取出来
# 用非字母的字符作为分割，然后传给Counter()进行统计
c3 = Counter(re.split('\W+', txt))
# 使用most_common()选取10个频度最高单词
print(c3.most_common(10))

到此这篇关于Python统计序列和文件中元素的频度的文章就介绍到这了,更多相关Python统计序列内容请搜索本站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持本站！