Python 从字典列表中查找字典键的频率

我应该在字典列表中找出不同键的频率

例如：

输入字典列表：

[{'p1': 'val1', 'p2': 'val2', 'p3': 'val3', 'p4': 'val4'},
 {'p1': 'val5', 'p7': 'val6', 'p3': 'val7'},
 {'p1': 'val8', 'p2': 'val9', 'p9': 'val10', 'p7': 'val11'}]

输出格式：字典，键作为输入字典中的键，值作为包含频率的列表，值列表作为输入字典中的值。输出中键的顺序并不重要

输出：

{'p1': [3, ['val1', 'val5', 'val8']],
 'p2': [2, ['val2', 'val9']],
 'p3': [2, ['val3', 'val7']],
 'p4': [1, ['val4']],
 'p7': [2, ['val6', 'val11']],
 'p9': [1, ['val10']]
}

有没有一种有效的方法可以做到这一点？

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非常感谢你的帮助

以下是获得所需输出的简单方法：

result = {}
for d in list_of_dicts:
    for k, v in d.items():
        result.setdefault(k, [0, []])
        result[k][0] += 1
        result[k][1].append(v)

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以下是使用

pandas

将熊猫作为pd导入
#您的数据集
d1=[
{'p1'：'val1'，'p2'：'val2'，'p3'：'val3'，'p4'：'val4'}，
{'p1'：'val5'，'p7'：'val6'，'p3'：'val7'}，
{'p1'：'val8'，'p2'：'val9'，'p9'：'val10'，'p7'：'val11'}]
#将数据集读入数据帧
df1=pd.DataFrame（数据=d1）
myDict=dict（）
#在列上迭代，并将详细的值添加到字典中，以删除nan
对于标签，df1.iteritems（）中的内容：
myContent=[如果str（content）！='nan'，则内容中的内容对应于内容的内容]
myDict[label]=[len（myContent），myContent]
打印myDict

结果:

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{'p2'：[2，['val2'，'val9']]，'p3'：[2，['val3'，'val7']]，'p1'：[3，['val1'，'val5'，'val8']]，'p7'：[2，['val6'，'val11']]，'p4'：[1，['val4']]，'p9'：[1，['val10']}

这里有一个可能的解决方案（

lst

lst是您最初的输入：

dct

中包含的结果：

{'p1': [3, ['val1', 'val5', 'val8']],
 'p2': [2, ['val2', 'val9']],
 'p3': [2, ['val3', 'val7']],
 'p4': [1, ['val4']],
 'p7': [2, ['val6', 'val11']],
 'p9': [1, ['val10']]}

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到目前为止，您尝试了什么？我对python还不熟悉，所以除了循环之外，我想不出任何东西，但我正在寻找一种更有效的方法，或者，以更有效的方式使用循环这应该是公认的答案，它比我的更简单！我想指出的是，你最近在这个网站上发表的文章中，有很大一部分都是关于离题的问题，这些问题最终都被关闭了。如果我没记错的话，我甚至看到你建议其他成员不要回答这样的问题@NicolasGervais谢谢你的反馈。我不认为这个问题应该“更集中”，因为它已经被标记了。输入和预期输出都是OP给出的。结果应该是什么很清楚，我认为这个问题非常有针对性。不过，感谢您的反馈，我将再次回顾您发布的指南。

{'p1': [3, ['val1', 'val5', 'val8']],
 'p2': [2, ['val2', 'val9']],
 'p3': [2, ['val3', 'val7']],
 'p4': [1, ['val4']],
 'p7': [2, ['val6', 'val11']],
 'p9': [1, ['val10']]}