在列表列表中查找最常见的元素答案

【问题标题】：Finding the most common element in a list of lists在列表列表中查找最常见的元素
【发布时间】：2022-01-02 18:42:36
【问题描述】：

我得到一个这样的列表：

pairs = [[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 2), (2, 2), (3, 2), (3, 1), (2, 1), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 2), (2, 2)], 
         [(2, 2), (2, 1)], 
         [(1, 1), (1, 2), (2, 2), (2, 1)]]

所需的输出是：{(2,2)}。

我需要找到最常见的元素。如果存在重复多次的元素，则它必须返回多个值。

我尝试使用三个列表的交集来解决它，但它打印出 {(2,1), (2,2)}，而不是 {(2,2)}，因为元素 (2,2) 在第一个列表中重复了两次。

我看到了一些import collections 的示例，但我不明白它们，所以我不知道如何更改代码以适合我的问题。

我还尝试了以下方法：

seen = set()
repeated = set()
for l in pairs:
    for i in set(l):
        if i in seen:
            repeated.add(i)
        if i in repeated:
            repeated.add(i)
        else:
            seen.add(i)

但仍然没有返回正确答案。

【问题讨论】：

请使用tour、阅读what's on-topic here、How to Ask和question checklist，并提供minimal reproducible example。 “为我实现此功能”与此站点无关，因为 SO 不是免费的在线编码服务。你必须诚实地尝试，然后就你的算法或技术提出一个具体问题。
你可以为一个元组列表创建一个字典，使用元组作为键和每个元组的计数作为值吗？
显而易见的解决方案是遍历列表，计算每个元素出现的次数，并返回计数最高的元素。你试过吗？
提示：来自collections 的defaultdict 可能非常有用。

标签： python list frequency

【解决方案1】：

正如 cmets 中所暗示的，defaultdict 非常有帮助。

from collections import defaultdict

我们有“对”，但由于您希望在所有列表中出现最频繁，我们会将其展平。

pairs = [[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 2), (2, 2), (3, 2), (3, 1), (2, 1), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 2), (2, 2)], 
         [(2, 2), (2, 1)], 
         [(1, 1), (1, 2), (2, 2), (2, 1)]]

flat_pairs = [tpl for lst in pairs for tpl in lst]

现在我们将创建一个默认为零的defaultdict 来保存我们的计数，并遍历 flat_pairs 以将计数添加到字典中。

counts = defaultdict(lambda: 0)

for tpl in flat_pairs: 
    counts[tpl] += 1

或者我们可以跳过扁平化阶段：

counts = defaultdict(lambda: 0)

for lst in pairs:
    for tpl in lst: 
        counts[tpl] += 1

我们可以通过在字典的值上使用max 来找到最大计数值，然后使用列表推导式来获取具有最大计数的元组。

max_count = max(counts.values())

max_count_tuples = [tpl for tpl, count in counts.items() if count == max_count]

【讨论】：

【解决方案2】：

不使用collections 中的Counter 方法的替代解决方案：

def get_freq_tuple(data):
    counts = {}
    for pairs in data:
        for pair in pairs:
            counts[pair] = counts.get(pair, 0) + 1

    return [pair for pair in counts if counts[pair] == max(counts.values())]

if __name__ == "__main__":
    pairs = [[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 2), (2, 2), (3, 2), (3, 1), (2, 1),
              (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 2), (2, 2)],
             [(2, 2), (2, 1)],
             [(1, 1), (1, 2), (2, 2), (2, 1)]]
    print(get_freq_tuple(pairs))

输出：

[(2, 2)]

说明：

计算每个元组的出现次数并将它们存储在字典中。字典的键是元组，值是出现。
按元组的最大出现次数过滤字典中的元组。

免责声明：

使用collections 中的Counter 方法效率更高。

参考资料：

Python dictionary

【讨论】：

【解决方案3】：

collections.Counter() 将起作用...您只需要弄清楚如何传递嵌套列表中的所有对，您可以通过列表理解来做到这一点。例如：

from collections import Counter

pairs = [[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 2), (2, 2), (3, 2), (3, 1), (2, 1), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 2), (2, 2)], 
         [(2, 2), (2, 1)], 
         [(1, 1), (1, 2), (2, 2), (2, 1)]]

counts = Counter(pair for l in pairs for pair in l)
counts.most_common(1)
# [((2, 2), 4)]

如果您有平局，则需要查看排名靠前的选项并挑选出具有相同计数的选项。你可以通过查看counts.most_common()获取排序列表。

itertools.groupby 是处理此问题的常用方法。例如，如果您有平局，您可以获得所有排名靠前的条目，例如：

from collections import Counter
from itertools import groupby

pairs = [[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 2), (2, 2), (3, 2), (3, 1), (2, 1), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 2), (2, 2)], 
         [(2, 2), (2, 1)], 
         [(1, 1), (1, 2), (2, 2), (2, 1), (3, 2)]]

counts = Counter(pair for l in pairs for pair in l)

count, groups = next(groupby(counts.most_common(), key=lambda t: t[1]))
[g[0] for g in groups]
# [(2, 2), (3, 2)]

【讨论】：