Python 统计字符串中字母数字出现次数的方法如下：
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一、工具／原料：
华为 Matebook 15、Windows 10 专业版、PyCharm 2022。
二、具体步骤：
1、自定义函数：打开 PyCharm，自定义一个函数“def+函数名”。
2、输入字符串：定义函数后，输入字符串并保存至变量中。
3、统计次数：使用 for 循环统计某个字母出现的次数，最后返回 num 的值。
4、输出函数：最后输出函数“print(函数名())”。
代码如下：
text = "Hello Python,Hello 2021."
letter = 0
digital = 0
other = 0
for i in text:
if i.isalpha():
letter += 1
elif i.isdigit():
digital += 1
else:
other += 1
print('字母:{} 数字:{} 其他:{}'.format(letter,digital,other))
输出：
字母:16 数字:4 其他:4
下面是Python内置关于判断字符串类型的方法介绍：
str.isalnum()
如果字符串中的所有字符都是字母或数字且至少有一个字符，则返回 True ， 否则返回 False 。 如果 c.isalpha() ， c.isdecimal() ， c.isdigit() ，或 c.isnumeric() 之中有一个返回 True ，则字符``c``是字母或数字。
str.isalpha()
如果字符串中的所有字符都是字母，并且至少有一个字符，返回 True ，否则返回 False 。字母字符是指那些在 Unicode 字符数据库中定义为 "Letter" 的字符，即那些具有 "Lm"、"Lt"、"Lu"、"Ll" 或 "Lo" 之一的通用类别属性的字符。 注意，这与 Unicode 标准中定义的"字母"属性不同。
str.isascii()
如果字符串为空或字符串中的所有字符都是 ASCII ，返回 True ，否则返回 False 。ASCII 字符的码点范围是 U+0000-U+007F 。
3.7 新版功能.
str.isdecimal()
如果字符串中的所有字符都是十进制字符且该字符串至少有一个字符，则返回 True ， 否则返回 False 。十进制字符指那些可以用来组成10进制数字的字符，例如 U+0660 ，即阿拉伯字母数字0 。 严格地讲，十进制字符是 Unicode 通用类别 "Nd" 中的一个字符。
str.isdigit()
如果字符串中的所有字符都是数字，并且至少有一个字符，返回 True ，否则返回 False 。 数字包括十进制字符和需要特殊处理的数字，如兼容性上标数字。这包括了不能用来组成 10 进制数的数字，如 Kharosthi 数。 严格地讲，数字是指属性值为 Numeric_Type=Digit 或 Numeric_Type=Decimal 的字符。
str.isidentifier()
如果字符串是有效的标识符，返回 True ，依据语言定义， 标识符和关键字 节。
调用 keyword.iskeyword() 来检测字符串 s 是否为保留标识符，例如 def 和 class。
value_counts是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法，并计算每个不同值有在该列中个数，类似Excel里面的count函数
其是pandas下面的顶层函数，也可以作用在Series、DataFrame下
常规用法：
pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数 并且 排序，默认是降序
可以看出，既可以对分类变量统计，也可以对连续数值变量统计
如果是要对结果升序排列，可以添加 ascending=True 来改变
如果不想看统计的个数，而是想看占比，那么可以设置 normalize=True 即可，结果是小数形式
可以通过apply，对每一列变量进行统计
以上是自己实践中遇到的一些点，分享出来供大家参考学习，欢迎关注DataShare公众号
以下代码的功能是 统计列表中重复项的出现次数
这里面就用到了 count() 函数
mylist = ['apple', 'banana', 'grape', 'banana', 'apple', 'grape', 'grape']
myset = set(mylist)
for item in myset:
print("the %s has been found %d times" % (item, mylist.count(item)))
函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是错误值、空值、逻辑值、日期、文字则被忽略。
如果参数是一个数组或引用，那么只统计数组或引用中的数字；数组中或引用的空单元格、逻辑值、文字或错误值都将忽略。如果要统计逻辑值、文字或错误值，请使用函数COUNTA（COUNTIF按EXCEL的说明也行，但常出毛病）。
排序过程
假设输入的线性表L的长度为n，L=L1,L2,..,Ln；线性表的元素属于有限偏序集S，|S|=k且k=O(n)，S={S1,S2,..Sk}；则计数排序可以描述如下：
1、扫描整个集合S，对每一个Si∈S，找到在线性表L中小于等于Si的元素的个数T(Si)；
2、扫描整个线性表L，对L中的每一个元素Li，将Li放在输出线性表的第T(Li)个位置上，并将T(Li)减1。
以上内容参考：百度百科-计数排序
Python count()方法用于统计字符串里某个字符或子字符串出现的次数，可选参数为在字符串搜索的开始与结束位置。
语法
count()方法语法：
str.count(sub, start= 0,end=len(string))
参数
sub -- 搜索的子字符串
start -- 字符串开始搜索的位置，默认为第一个字符，第一个字符索引值为0
end -- 字符串中结束搜索的位置，字符中第一个字符的索引为0，默认为字符串的最后一个位置。
返回值
该方法返回子字符串在字符串中出现的次数。
df.drop_duplicates('item_name')
方法一：
df.drop_duplicates('item_name').count()
方法二：
df['item_name'].nunique()
结果：50
附：nunique()和unique()的区别：
unique()是以 数组形式（numpy.ndarray）返回列的所有唯一值（特征的所有唯一值）
nunique()即返回的是唯一值的个数
比如：df['item_name'].unique()
要求：将下表中经验列将按周统计的转换为经验不限，保留学历
df1['经验'] = df1['经验'].apply(lambda x: '经验不限'+ x[-2:] if '周' in x else x)
#解释：将‘5天/周6个月’变成‘经验不限’，然后保留学历‘本科’
方法二：定义函数
def dataInterval(ss):
if '周' in ss:
return '经验不限'+ ss[-2:]
return ss
df1['经验'] = df1['经验'].apply(dataInterval)
