python统计列表中相同的数量并合并代码

可以使用Python内置的collections模块中的Counter类来完成该任务，代码如下：

from collections import Counter

lst = [1, 2, 3, 2, 1, 1, 3, 4, 5, 4, 3]
count = Counter(lst)
merged = {key: value for key, value in count.items() if value > 1}

print(merged)  # {1: 3, 2: 2, 3: 3, 4: 2}

以上代码中，首先我们定义了一个列表lst来存放需要统计的数据，然后用Counter(lst)来创建一个计数器对象count，用count.items()来获取每个元素以及它们的出现次数。接下来，我们使用一个字典推导式来筛选出出现次数大于1的元素，存放到一个名为merged的字典中。最后，我们通过print函数来打印合并后的结果。

相关问题

上述代码中相同取值单元格并未合并

非常抱歉，我的回答有误。上述代码中使用了groupby函数对每列单元格进行分组，但是没有对相同元素的单元格进行合并，只是统计了每组的数量。如果你需要将相同元素的单元格合并为一个单元格，可以使用pandas库中的`groupby`和`agg`函数来实现。以下是修改后的示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 针对每列单元格，将该列中相同元素的单元格合并为一个单元格
df = df.groupby(df.columns.tolist()).agg(lambda x: ','.join(set(x.astype(str))))

# 保存结果回csv文件
df.to_csv('new_csv_file.csv')

在这个示例代码中，我们使用pandas的`groupby`函数对每列单元格进行分组，并使用`agg`函数将每组中的相同元素合并为一个单元格。具体来说，我们传递了一个lambda函数作为`agg`函数的参数，这个lambda函数将每组中的元素转换为字符串，并使用逗号将它们连接在一起。最后，我们将结果保存回一个新的csv文件中。注意，我们没有使用`index=False`参数，这是因为我们需要保存每行的索引。如果你需要去掉索引列，可以使用`df.reset_index(drop=True)`函数。

用Python脚本统计csv文件单词数量

可以使用Python内置的csv模块和collections模块来统计csv文件中单词数量。以下是一个示例脚本：

import csv
from collections import Counter

# 打开csv文件
with open('example.csv', 'r', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    # 将所有单元格的内容合并为一个字符串
    text = ' '.join([cell.strip() for row in reader for cell in row])

# 使用Counter统计单词数量
word_count = Counter(text.split())

# 输出结果
for word, count in word_count.items():
    print(f"{word}: {count}")

在这个示例中，我们打开了名为example.csv的文件，并将所有单元格的内容合并为一个字符串。然后，我们使用collections模块中的Counter函数来统计单词数量，并输出结果。注意，这个示例假设csv文件中的每个单元格都只包含一个单词。如果单元格中包含多个单词，需要对代码进行修改以适应不同的情况。