collections.Counter()

from collections import Counter

# イテラブルから Counter を生成します。
c = Counter(イテラブル)

# 最も多い要素をn件取得します。
c.most_common(n)

# 全要素を出現回数分繰り返すイテレータを返します。
c.elements()

# Counter 同士の演算
c1 + c2  # 各カウントを加算します。
c1 - c2  # 各カウントを減算します（0以下は除外）。
c1 & c2  # 各カウントの小さい方を取ります。
c1 | c2  # 各カウントの大きい方を取ります。

from collections import Counter

# リストの要素を集計します。
fruits = ['apple', 'banana', 'apple', 'cherry', 'banana', 'apple']
c = Counter(fruits)
print(c)  # 『Counter({'apple': 3, 'banana': 2, 'cherry': 1})』と出力されます。

# 辞書のように要素ごとのカウントにアクセスします。
print(c['apple'])   # 『3』と出力されます。
print(c['grape'])   # 存在しないキーは『0』を返します（KeyError なし）。

# most_common() で頻度上位n件を取得します。
print(c.most_common(2))  # 『[('apple', 3), ('banana', 2)]』と出力されます。

# 文字列の文字頻度を集計します。
text = 'programming'
char_count = Counter(text)
print(char_count.most_common(3))
# 最も多い文字3件が出力されます（例: 『[('g', 2), ('r', 2), ('m', 2)]』）。

# update() でカウントを追加します。
more_fruits = ['apple', 'grape', 'grape']
c.update(more_fruits)
print(c['apple'])  # 『4』と出力されます。
print(c['grape'])  # 『2』と出力されます。

# Counter 同士の演算
c1 = Counter({'a': 3, 'b': 2})
c2 = Counter({'a': 1, 'c': 4})
print(c1 + c2)  # 『Counter({'c': 4, 'a': 4, 'b': 2})』と出力されます。
print(c1 - c2)  # 『Counter({'a': 2, 'b': 2})』（正の値のみ）と出力されます。
print(c1 & c2)  # 『Counter({'a': 1})』（小さい方）と出力されます。
print(c1 | c2)  # 『Counter({'c': 4, 'a': 3, 'b': 2})』（大きい方）と出力されます。

# elements() で要素を繰り返し展開します。
print(sorted(c1.elements()))  # 『['a', 'a', 'a', 'b', 'b']』と出力されます。

『Counter』は辞書のサブクラスなので、辞書のメソッド（『keys()』、『values()』、『items()』など）もそのまま使えます。存在しないキーを参照した場合に『KeyError』が発生せず『0』を返す点が通常の辞書と異なります。

アンケート集計・テキスト解析・ログの頻度分析など、「どの要素が何回登場するか」を調べる処理をシンプルに書けます。

Counter同士の減算（『-』演算子）は結果が0以下の要素を除外しますが、『subtract()』メソッドは負の値も保持します。用途に応じて使い分けてください。

デフォルト値付き辞書は『collections.defaultdict()』を参照してください。