如何找到列表中最常见元素的百分比？

Question

我最近一直在使用Counter().most_common，但问题是，我需要将它显示多少的位转换成一个百分比，例如：

[(2, 5), (10, 5)]

致：

[(2, 50%), (10, 50%)]

有没有办法用Counter().most_common或其他方法来实现这一点？

以下是我的部分代码：

    while count < int(DR):
        count = count + int(1)
        DV.append(random.randint(1, int(DI)))
    if count == int(DR):
        print ('\n(The Number that was rolled , the amount of times it came up):')
        global x
        print (Counter(DV).most_common(int((DI))))

Answer 1

from collections import Counter
l = [1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 4, 10, 10, 10, 10, 10]
c = Counter(l)
[(i, c[i] / len(l) * 100.0) for i in c]

输出，格式为(element, % of total)

[(1, 14.285714285714285),
 (2, 35.714285714285715),
 (3, 7.142857142857142), 
 (4, 7.142857142857142), 
 (10, 35.714285714285715)]

要按顺序列出它们，可以使用collections.Counter.most_common

>>> [(i, c[i] / len(l) * 100.0) for i, count in c.most_common()]
[(2, 35.714285714285715),
 (10, 35.714285714285715),
 (1, 14.285714285714285),
 (3, 7.142857142857142),
 (4, 7.142857142857142)]

Answer 2

如果您没有原始数据，您仍然可以使用Counter来实现这一点。

OrderedDict([(i, str(round(count / sum(c.values()) * 100.0, 3)) + '%') for i, count in c.most_common()])

其中：

• i是已计数的项
• count是该项的计数
• c是Counter对象
• 3是百分比的精度

如果将sum(c.values())移到列表压缩之外，则可以提高性能。