python创建字典统计数据

### 创建字典并进行数据统计

Python 字典是一种非常适合用于统计数据的工具，因为其高效的查找性能和灵活的操作方式[^1]。

#### 使用花括号创建字典
最简单的方式是使用一对大括号 `{}` 来定义一个新的空字典：

data_dict = {}

也可以在创建时初始化一些键值对：

initial_data = {'apple': 0, 'banana': 0}

#### 统计数据的例子
下面是一个简单的例子，展示如何利用 Python 的 `collections.Counter` 类来快速实现基于字典的数据统计功能。这不仅简化了代码编写过程，而且提高了程序运行效率[^3]。

from collections import Counter

words = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
word_counts = Counter(words)

print(word_counts)  # 输出: Counter({'apple': 2, 'orange': 2, 'pear': 1, 'banana': 1})

对于更复杂的情况，比如从 CSV 文件读取数据来进行统计，则可以结合 pandas 库一起工作，这样能够更好地处理大规模数据集，并提供丰富的数据分析能力[^5]。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')
category_count = df['Category'].value_counts().to_dict()

print(category_count)

上述代码片段展示了两种不同场景下的数据统计方法：一种是对列表内元素频率的计算；另一种是从外部文件导入数据后按类别汇总的数量统计。