Python|查找列表中出现频率最高的元素

给定一个列表，找出其中出现频率最高的元素。如果有多个元素出现最多次数，则打印其中任何一个。

例子：

Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3]
Output : 2

Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog']
Output : Dog

方法#1：朴素的方法
这是一种蛮力方法，我们使用 for 循环来计算每个元素的频率。如果当前频率大于先前频率，则更新计数器并存储元素。

Python3

# Program to find most frequent
# element in a list
 
def most_frequent(List):
    counter = 0
    num = List[0]
     
    for i in List:
        curr_frequency = List.count(i)
        if(curr_frequency> counter):
            counter = curr_frequency
            num = i
 
    return num
 
List = [2, 1, 2, 2, 1, 3]
print(most_frequent(List))

输出：

2

方法#2： Pythonic Naive 方法
制作一组列表，以便删除重复的元素。然后找到集合中每个元素的最高出现次数，从而找到其中的最大值。

Python3

# Program to find most frequent
# element in a list
def most_frequent(List):
    return max(set(List), key = List.count)
 
List = [2, 1, 2, 2, 1, 3]
print(most_frequent(List))

输出：

2

方法#3：使用计数器
使用Python Counter，它返回列表中每个元素的计数。因此，我们只需使用 most_common() 方法找到最常见的元素。

Python3

# Program to find most frequent
# element in a list
 
from collections import Counter
 
def most_frequent(List):
    occurence_count = Counter(List)
    return occurence_count.most_common(1)[0][0]
   
List = [2, 1, 2, 2, 1, 3]
print(most_frequent(List))

输出：

2

方法#4：通过查找模式
查找最频繁的元素意味着查找列表的模式。因此，我们使用统计学中的模式方法。

Python3

import statistics
from statistics import mode
 
def most_common(List):
    return(mode(List))
   
List = [2, 1, 2, 2, 1, 3]
print(most_common(List))

输出：

2

方法 #5：使用Python字典
使用Python字典将元素保存为键，将其频率保存为值，从而找到最频繁的元素。

Python3

# Program to find most frequent
# element in a list
 
def most_frequent(List):
    dict = {}
    count, itm = 0, ''
    for item in reversed(List):
        dict[item] = dict.get(item, 0) + 1
        if dict[item] >= count :
            count, itm = dict[item], item
    return(itm)
 
List = [2, 1, 2, 2, 1, 3]
print(most_frequent(List))

输出：

2

方法 #6：使用 pandas 库。
以防多个值重复。打印所有值。

Python3

import pandas as pd
List = [2, 1, 2, 2, 1, 3, 1]
 
# Create a panda DataFrame using the list
df=pd.DataFrame({'Number': List})
 
# Creating a new dataframe to store the values
# with appropriate column name
# value_counts() returns the count based on
# the grouped column values
df1 = pd.DataFrame(data=df['Number'].value_counts(), columns=[['Number','Count']])
 
# The values in the List become the index of the new dataframe.
# Setting these index as a column
df1['Count']=df1['Number'].index
 
# Fetch the list of frequently repeated columns
list(df1[df1['Number']==df1.Number.max()]['Count'])

输出：

[2,1]