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TA貢獻(xiàn)1803條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊
要在列表列表中每個(gè)列表的第三個(gè)位置計(jì)算4s :
>>> lst = [ ['W', 1, 1], ['N', 3, 4], ['W', 4, 0], ['W', 2, 0], ['S', 3, 4] ]
>>> sum(1 for x in lst if x[2] == 4)
2
旁注:不要命名您的列表,list因?yàn)樗莾?nèi)置的。

TA貢獻(xiàn)1851條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊
要計(jì)算列表中每個(gè)元素中特定位置特定數(shù)字的出現(xiàn)次數(shù),您可以使用:
search = 4
position_in_row = 3
occurrences = 0
for el in list:
if el[position_in_row-1] == search:
occurrences += 1
print(occurrences)
雖然我不熟悉烏龜,但建議深入研究文檔或打開另一個(gè)問題。
如果您對(duì)每個(gè)子元素的每個(gè)第三個(gè)元素感興趣,請(qǐng)?jiān)俅螄L試剪切,我對(duì)其進(jìn)行了編輯。

TA貢獻(xiàn)1799條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
import pandas as pd
l = [['W', 1, 1],
['N', 3, 4],
['W', 4, 0],
['W', 2, 0],
['S', 3, 4]]
l[2]
>>>
['W', 4, 0]
df = pd.DataFrame(l)
df
>>>
0 1 2
0 W 1 1
1 N 3 4
2 W 4 0
3 W 2 0
4 S 3 4
df[1].value_counts() # column wise count of each value
>>>
3 2
4 1
2 1
1 1
df.iloc[2,:].value_counts() # row wise count for each value
>>>
W 1
0 1
4 1
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