如何在python中减少元组列表

我有一个数组，我想计算数组中每个项目的出现次数

我已经设法使用map函数来生成元组列表

def mapper(a):
    return (a, 1)

r = list(map(lambda a: mapper(a), arr));

//output example: 
//(11817685, 1), (2014036792, 1), (2014047115, 1), (11817685, 1)

我希望reduce函数可以帮助我按照每个元组中的第一个数字（id）对计数进行分组。例如：

(11817685, 2), (2014036792, 1), (2014047115, 1)

我试过了

cnt = reduce(lambda a, b: a + b, r);

还有其他一些方法，但它们都不起作用

注意

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感谢所有关于解决问题的其他方法的建议，但我只是在这里学习Python和如何实现map reduce，我已经简化了我的实际业务问题，使其易于理解，因此请向我展示一种正确的map reduce方法

您可以使用

计数器
：

from collections import Counter
arr = [11817685, 2014036792, 2014047115, 11817685]
counter = Counter(arr)
print zip(counter.keys(), counter.values())

编辑：

正如@ShadowRanger
计数器所指出的那样，计数器具有
项（）
方法：

from collections import Counter
arr = [11817685, 2014036792, 2014047115, 11817685]
print Counter(arr).items()

如果您只需要
cnt
，那么
dict
可能比
元组的
列表
更好（如果您需要这种格式，只需使用
dict.items
）

collections
模块为此提供了一个有用的数据结构，即
defaultdict

from collections import defaultdict
cnt = defaultdict(int) # create a default dict where the default value is
                       # the result of calling int
for key in arr:
  cnt[key] += 1 # if key is not in cnt, it will put in the default

# cnt_list = list(cnt.items())

不使用任何外部模块，您可以使用一些逻辑，不使用任何模块：

track={}
if intr not in track:
    track[intr]=1
else:
    track[intr]+=1

示例代码：

对于这些类型的列表问题，有一种模式：

因此，假设您有一个列表：

a=[(2006,1),(2007,4),(2008,9),(2006,5)]

您希望将其转换为dict，作为元组的第一个元素，作为键，作为元组的第二个元素。比如：

{2008: [9], 2006: [5], 2007: [4]}

但有一个陷阱，您也希望那些具有不同值但键相同的键，如（2006,1）和（2006,5）键相同但值不同。您希望这些值仅附加一个键，以便获得预期的输出：

{2008: [9], 2006: [1, 5], 2007: [4]}

对于这类问题，我们采取如下措施：

首先创建一个新的dict，然后我们遵循以下模式：

if item[0] not in new_dict:
    new_dict[item[0]]=[item[1]]
else:
    new_dict[item[0]].append(item[1])

因此，我们首先检查key是否在new dict中，如果它已经存在，则将duplicate key的值添加到其值中：

完整代码：

a=[(2006,1),(2007,4),(2008,9),(2006,5)]

new_dict={}

for item in a:
    if item[0] not in new_dict:
        new_dict[item[0]]=[item[1]]
    else:
        new_dict[item[0]].append(item[1])

print(new_dict)

输出：

{2008: [9], 2006: [1, 5], 2007: [4]}

写信给之后，我想起了这篇文章，并认为在这里写一个类似的答案会有所帮助

下面是一种在列表中使用
reduce
以获得所需输出的方法

arr = [11817685, 2014036792, 2014047115, 11817685]

def mapper(a):
    return (a, 1)

def reducer(x, y):
    if isinstance(x, dict):
        ykey, yval = y
        if ykey not in x:
            x[ykey] = yval
        else:
            x[ykey] += yval
        return x
    else:
        xkey, xval = x
        ykey, yval = y
        a = {xkey: xval}
        if ykey in a:
            a[ykey] += yval
        else:
            a[ykey] = yval
        return a

mapred = reduce(reducer, map(mapper, arr))

print mapred.items()

其中打印：

[(2014036792, 1), (2014047115, 1), (11817685, 2)]

有关更详细的说明，请参见。
lambda:mapper（a）
？为什么不直接通过
mapper
？另外：您的预期输出是什么？谢谢您的评论。是的，我可以直接通过mapper，我正在试验其他东西。已添加我的预期输出。您需要
r
还是它只是一个中介？只是一个中介。无论
reduce
还是
map
都不能真正帮助您。这类任务就是存在
collections.Counter
的原因（对于输入已经排序的更特殊的情况，
itertools.groupby
）。Map/Reduce策略适用于多个映射器并行输入多个还原器的情况；盲目地将相同的模式应用于纯单线程代码是浪费的（在Map/Reduce情况下也是浪费的，你只需要依靠荒谬的并行级别来弥补开销）。为什么
zip
键和
值？有一种直接执行此操作的
items
方法：
print counter.items（）
，还有一种特殊用途的方法
most\u common
，它按频率顺序显示结果（对结果数量有可选限制），例如
print counter.most\u common（）
。