Clasificación de elementos múltiples listas por su recuento en Python

Question

Quiero clasificar múltiples listas de acuerdo a sus elementos de la frecuencia con que aparecen en cada lista. Ejemplo:

lista1 = 1,2,3,4
lista2 = 4,5,6,7
list3 = 4,1,8,9

resultado = 4,1,2,3,4,5,6,7,8 (4 se cuenta tres veces, 1 dos veces y el resto una vez)

He intentado lo siguiente pero necesito algo más inteligente y algo que pueda hacer con cualquier ammount de las listas.

 l = []
 l.append([ 1, 2, 3, 4, 5])
 l.append([ 1, 9, 3, 4, 5])
 l.append([ 1, 10, 8, 4, 5])
 l.append([ 1, 12, 13, 7, 5])
 l.append([ 1, 14, 13, 13, 6])

 x1 = set(l[0]) & set(l[1]) & set(l[2]) & set(l[3])
 x2 = set(l[0]) & set(l[1]) & set(l[2]) & set(l[4])
 x3 = set(l[0]) & set(l[1]) & set(l[3]) & set(l[4])
 x4 = set(l[0]) & set(l[2]) & set(l[3]) & set(l[4])
 x5 = set(l[1]) & set(l[2]) & set(l[3]) & set(l[4])
 set1 = set(x1) | set(x2) | set(x3) | set(x4) | set(x5)

 a1 = list(set(l[0]) & set(l[1]) & set(l[2]) & set(l[3]) & set(l[4]))
 a2 = getDifference(list(set1),a1)
 print a1
 print a2

Ahora aquí está el problema ... i puede hacerlo una y otra vez con A3, A4 y A5 pero es demasiado compleja entonces, necesito una función para esto ... pero no saben cómo ... mi matemáticas se atascó;)

RESUELTO: gracias mucho para la discusión. Como newbee me gusta este sistema de alguna manera: + rápido informativo. Usted me ayudó a todos fuera! Ty

Answer 1

import collections

data = [
  [1, 2, 3, 4, 5],
  [1, 9, 3, 4, 5],
  [1, 10, 8, 4, 5],
  [1, 12, 13, 7, 5],
  [1, 14, 13, 13, 6],
]

def sorted_by_count(lists):
  counts = collections.defaultdict(int)
  for L in lists:
    for n in L:
      counts[n] += 1

  return [num for num, count in
          sorted(counts.items(),
                 key=lambda k_v: (k_v[1], k_v[0]),
                 reverse=True)]

print sorted_by_count(data)

Ahora vamos a generalizar (para tomar cualquier iterable, afloje requisito hashable), Permitir que la clave e invertir parámetros (para que coincida ordenados), y cambiar el nombre a freq_sorted :

def freq_sorted(iterable, key=None, reverse=False, include_freq=False):
  """Return a list of items from iterable sorted by frequency.

  If include_freq, (item, freq) is returned instead of item.

  key(item) must be hashable, but items need not be.

  *Higher* frequencies are returned first.  Within the same frequency group,
  items are ordered according to key(item).
  """
  if key is None:
    key = lambda x: x

  key_counts = collections.defaultdict(int)
  items = {}
  for n in iterable:
    k = key(n)
    key_counts[k] += 1
    items.setdefault(k, n)

  if include_freq:
    def get_item(k, c):
      return items[k], c
  else:
    def get_item(k, c):
      return items[k]

  return [get_item(k, c) for k, c in
          sorted(key_counts.items(),
                 key=lambda kc: (-kc[1], kc[0]),
                 reverse=reverse)]

Ejemplo:

>>> import itertools
>>> print freq_sorted(itertools.chain.from_iterable(data))
[1, 5, 4, 13, 3, 2, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 14]
>>> print freq_sorted(itertools.chain.from_iterable(data), include_freq=True)
# (slightly reformatted)
[(1, 5),
 (5, 4),
 (4, 3), (13, 3),
 (3, 2),
 (2, 1), (6, 1), (7, 1), (8, 1), (9, 1), (10, 1), (12, 1), (14, 1)]

Answer 2

La combinación de un par de ideas que ya se ha escrito:

from itertools import chain
from collections import defaultdict

def frequency(*lists):
    counter = defaultdict(int)
    for x in chain(*lists):
        counter[x] += 1
    return [key for (key, value) in 
        sorted(counter.items(), key=lambda kv: (kv[1], kv[0]), reverse=True)]

Notas:

1. En Python 2.7, se puede utilizar en lugar de Counter defaultdict(int).
2. Esta versión tiene cualquier número de listas como su argumento; el asterisco inicial significa que todos ellos van a ser empaquetados en una tupla. Si desea pasar de una única lista que contiene todas sus listas, que omita asterisco inicial.
3. Esto rompe si sus listas contienen un tipo unhashable.

Answer 3

def items_ordered_by_frequency(*lists):

    # get a flat list with all the values
    biglist = []
    for x in lists:
        biglist += x

    # sort it in reverse order by frequency
    return sorted(set(biglist), 
                  key=lambda x: biglist.count(x), 
                  reverse=True)

Answer 4

Prueba con esto:

def rank(*lists):
    d = dict()
    for lst in lists:
        for e in lst:
            if e in d: d[e] += 1
            else: d[e] = 1
    return [j[1] for j in sorted([(d[i],i) for i in d], reverse=True)]

Ejemplo de uso:

a = [1,2,3,4]
b = [4,5,6,7]
c = [4,1,8,9]

print rank(a,b,c)

Se puede utilizar cualquier número de listas como entrada

Answer 5

Se puede contar el número de apariciones de cada elemento (un histograma), a continuación, ordenar por él:

def histogram(enumerable):
  result = {}
  for x in enumerable:
    result.setdefault(x, 0)
    result[x] += 1
  return result

lists = [ [1,2,3,4], [4,5,6,7], ... ]

from itertools import chain

h = histogram(chain(*lists))
ranked = sorted(set(chain(*lists)), key = lambda x : h[x], reverse = True)

Answer 6

Prueba este código:

def elementFreq(myList):
    #myList is the list of lists
    from collections import Counter
    tmp = []
    for i in myList: tmp += i        
    return(Counter(tmp))

Nota: Las listas deben ser de tipo hashable