如何高效创建值为对应键出现次数的Python dict？

以下是不同场景下的更优实现：

1. pandas场景最优解（最高效） #

你当前操作的是pandas数据框，直接使用pandas内置的value_counts()方法即可，底层为C实现，性能远高于自行遍历Python循环，仅需一行代码：

return data_frame["cars"].value_counts().to_dict()

2. Python通用场景最优解 #

如果是对任意Python可迭代对象做频次统计，使用标准库collections.Counter即可，无需自行实现计数逻辑：

from collections import Counter

# Counter本身是dict子类，绝大多数场景可直接当字典使用
return Counter(data_frame["cars"])

# 如果需要严格的dict类型，在外层包裹dict()即可
# return dict(Counter(data_frame["cars"]))

3. 无依赖原生Python简化写法 #

如果不想引入额外导入，也可以简化你原有循环逻辑，去掉if分支和低效的update调用：

dict_map = {}
for car in data_frame["cars"]:
    dict_map[car] = dict_map.get(car, 0) + 1
return dict_map

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jimmy