파이썬 카운트 UNIQUE 발생 ... 총 카운트가 아닙니다. 방법?

Question

업데이트 : 단어에서 발견 배의 수가 아니라되는 목록의 수를 계산하는 방법 내 인생을 위해,

 for word in words: 
      if word not in unique_words: ##skips replicates in a given list 
       unique_words.append(word) 

이 가

내가 알아낼 수 없습니다 : 다음 코드는 트릭을 할 것 같다 단어가 목록 사이에서 발견됩니다.

나는 카운터를 설정하면 ... 단어의 발생을 계산합니다. 그러나 단어 목록을 반복하면서 (각 목록은 트윗) 단어의 고유 사건 (예 : 단어가있는 짹짹의 수)을 계산합니다. 카운터, 사용법을 알고 있고 컬렉션 카운터와 마찬가지로 모든 인스턴스를 계산합니다.

FYI ... 반복되는 내용은 .split() 함수가 적용된 트윗입니다. 각 트윗은 단어 목록입니다.

이것은 내가 필요로하는 것을하지 않는 코드입니다. 그것이 내가 새로운 단어가 발견 된 지점까지,뿐만 아니라 점수를 총 심리 점수를 얻을 수 있었던 유일한 방법이었다 있기 때문에

 sentiment = 0 

     for word in words: 
      if word in AFINN: 
       sentiment += AFINN[word]     

     for word in words: 
      if word not in AFINN and word not in new_sent: 
       new_sent[word] = sentiment 
       tweet_count[word] = 1 

      elif word in new_sent: 
       new_sent[word] = new_sent[word] + sentiment 
       tweet_count[word] += 1 

... 나는 단어 문에서 두 단어를 가지고 . 그래도 감정이 돌아 오면 듀얼 루프가 필요 없다고 생각 하나? 그러나 지금은 그것이 내 최대 관심사가 아닙니다.

고맙습니다.

Answer 1

정확하게 이해하면 많은 짹짹이 있고 그 짹짹에 특정 단어가 몇 번 나타나는지 확인하고 싶습니까? 물론

count = 0 
for tweet in tweets: 
    if word in tweet: 
     count += 1 

당신이 정말로 그것을에 대한 상세하지 싶다면 ...

sum([word in tweet for tweet in tweets]) 

protip : 시도 합 ([거짓, 참 참 참 참])

하는 경우 나에게 알려주는 것을 오해했다.

tweets_with_word = defaultdict(int) 

for words in tweets: # `tweets` is the "outside" list of word lists 
    for word in set(words): 
     tweets_with_word[word] += 1 

    for word in words: 
     ... # The rest of your code 

는 기본적으로 각 트윗의 고유 한 단어의 목록을 얻을 수 set()을 사용, 그럼 그냥 그 인스턴스를 수 :에 대해 어떻게

Answer 2

. 당신이 (게시물에 매우에) 쓰기 업데이트에서

Answer 3

:

for word in words: if word not in unique_words: ##skips replicates in a given list unique_words.append(word)

는 지금은 혼란 스러워요. 즉 당신이 원하는 것입니다 경우, 왜 그냥 collections.OrderedDict를 사용하지 : 모든 제어 구조의 필요가 없습니다

from collections import OrderedDict words = ['good', 'good', 'bad', 'terrible', 'lucky'] unique_words = OrderedDict.fromkeys(words)

.

단어의 순서가 문제 그럼 그냥 set를 사용하지 않는 경우 :

unique_words = set(words)