Python中使用Counter进行字典创建以及key数量统计的方法
这里的Counter是指collections中的Counter，通过Counter可以实现字典的创建以及字典key出现频次的统计。然而，使用的时候还是有一点需要注意的小事项。
使用Counter创建字典通常有4种方式。其中，第一种方式是不带任何参数创建一个空的字典。剩下的三种分别在下面通过简单的代码进行演示。
创建方法2示范代码：
needpython.'
cell1=(2,2,3,5,5,4,3,2,1,1,2,3,3,2,2)
list1=[2,2,3,5,5,4,3,2,1,1,2,3,3,2,2]
c1=Counter(str1)
c2=Counter(cell1)
c3=Counter(list1)
print('c1is:'),c1.items()
print('c2is:'),c2.items()
print('c3is:'),c3.items()
运行结果如下：
E:\WorkSpace\05_数据分析\01_利用Python进行数据分析\第02章_引言>pythoncounter.py
c1is:[('',5),('e',3),('d',1),('f',1),('i',2),('h',2),('l',1),('o',3),(',',1),('p',1),('s',2),('r',1),('u',1),('t',2),('.',1),('y',2),('n',2)]
c2is:[(1,2),(2,6),(3,4),(4,1),(5,2)]
c3is:[(1,2),(2,6),(3,4),(4,1),(5,2)]
这三种创建方法都属于一类，只要是传入的对象是一个可迭代的对象都能够通过Counter构建出一个字典。
构建方法3示范代码：
fromcollectionsimportCounter
d1={'apple':5,'pear':2,'peach':3}
c1=Counter(d1)
print(c1.items())
程序的运行结果如下：
E:\WorkSpace\05_数据分析\01_利用Python进行数据分析\第02章_引言>pythonexp1.py
[('pear',2),('apple',5),('peach',3)]
第4中构建方法示范代码如下：
fromcollectionsimportCounter c1=Counter(apple=7,xiaomi=5,oppo=9) print(c1.items())
程序运行结果如下：
E:\WorkSpace\05_数据分析\01_利用Python进行数据分析\第02章_引言>pythonexp2.py
[('xiaomi',5),('oppo',9),('apple',7)]
其实在一定程度上，第三种方式跟一般的字典也就没太大差异了，那么这个Counter构造的对象又有什么不同呢？其实，这里面多了一个统计的通能。
举例用的简化代码如下：
fromcollectionsimportCounter str1='Lifeisshort,youneedpython.' c1=Counter(str1) print(c1.items()) print(c1['i']) print(c1['e']) print(c1.most_common(5))
运行结果如下：
E:\WorkSpace\05_数据分析\01_利用Python进行数据分析\第02章_引言>pythonexp3.py
[('',5),('e',3),('d',1),('f',1),('i',2),('h',2),('L',1),('o',3),(',',1),('p',1),('s',2),('r',1),('u',1),('t',2),('.',1),('y',2),('n',2)]
2
3
[('',5),('e',3),('o',3),('i',2),('h',2)]
从以上结果可以看出，通过这种方法构建的对象不仅能够具有字典的属性，同时还可以统计key的数目并且通过相应的方法输出最高几项的清单。
除此之外，还可以对生成的对象进行修改，比如修改其value。如果key不存在的时候统计数为0，但是统计数为0并不意味着没有这个key。也就是说不能够通过赋值为0的方式删除其中的元素。
具体的演示代码如下：
fromcollectionsimportCounter str1='Lifeisshort,youneedpython.' c1=Counter(str1) print(c1.items()) print(c1['i']) c1['i']=0 print(c1['i']) print(c1.items()) delc1['i'] print(c1.items()
程序运行结果：
E:\WorkSpace\05_数据分析\01_利用Python进行数据分析\第02章_引言>pythonexp3.py
[('',5),('e',3),('d',1),('f',1),('i',2),('h',2),('L',1),('o',3),(',',1),('p',1),('s',2),('r',1),('u',1),('t',2),('.',1),('y',2),('n',2)]
2
0
[('',5),('e',3),('d',1),('f',1),('i',0),('h',2),('L',1),('o',3),(',',1),('p',1),('s',2),('r',1),('u',1),('t',2),('.',1),('y',2),('n',2)]
[('',5),('e',3),('d',1),('f',1),('h',2),('L',1),('o',3),(',',1),('p',1),('s',2),('r',1),('u',1),('t',2),('.',1),('y',2),('n',2)]
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