collections.Counter()

from collections import Counter

# イテラブルから Counter を生成する
c = Counter(イテラブル)

# 最も多い要素をn件取得する
c.most_common(n)

# 全要素を出現回数分繰り返すイテレータを返す
c.elements()

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

collections_counter.py

from collections import Counter

# リストの要素を集計する
members = ['Okabe', 'Kurisu', 'Okabe', 'Mayuri', 'Kurisu', 'Okabe']
c = Counter(members)
print(c) # Counter({'Okabe': 3, 'Kurisu': 2, 'Mayuri': 1})

# 辞書のように要素ごとのカウントにアクセスする
print(c['Okabe']) # 3
print(c['Daru']) # 存在しないキーは 0 を返す（KeyError なし）

# most_common() で頻度上位n件を取得する
print(c.most_common(2)) # [('Okabe', 3), ('Kurisu', 2)]

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

# update() でカウントを追加する
more_members = ['Okabe', 'Suzuha', 'Suzuha']
c.update(more_members)
print(c['Okabe']) # 4
print(c['Suzuha']) # 2

# 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})
print(c1 - c2) # Counter({'a': 2, 'b': 2})（正の値のみ）
print(c1 & c2) # Counter({'a': 1})（小さい方）
print(c1 | c2) # Counter({'c': 4, 'a': 3, 'b': 2})（大きい方）

# elements() で要素を繰り返し展開する
print(sorted(c1.elements())) # ['a', 'a', 'a', 'b', 'b']

実行すると次のように出力されます。

python3 collections_counter.py
Counter({'Okabe': 3, 'Kurisu': 2, 'Mayuri': 1})
3
0
[('Okabe', 3), ('Kurisu', 2)]
[('r', 2), ('g', 2), ('m', 2)]
4
2
Counter({'a': 4, 'c': 4, 'b': 2})
Counter({'a': 2, 'b': 2})
Counter({'a': 1})
Counter({'c': 4, 'a': 3, 'b': 2})
['a', 'a', 'a', 'b', 'b']

よくあるミス1: 存在しないキーへのアクセス

『Counter』は存在しないキーにアクセスすると『0』を返します（『KeyError』は発生しません）。この動作は通常の辞書と異なります。

from collections import Counter

c = Counter({'岡部倫太郎': 3, '牧瀬紅莉栖': 2})

# 存在しないキーは0が返る（KeyErrorにはならない）
print(c['椎名まゆり']) # 0（エラーなし）
print(c.get('椎名まゆり')) # None（getはNoneを返す）

# 辞書と異なりdelで削除してもキーが残る場合がある
del c['椎名まゆり'] # del で削除しても0が入っていたキーは消せない場合がある

よくあるミス2: most_common()の引数を忘れる

『most_common()』は引数なしで全要素を返します。上位N件だけ必要な場合は引数を指定します。

from collections import Counter

votes = Counter({'岡部倫太郎': 45, '牧瀬紅莉栖': 38, '椎名まゆり': 29,
                 '橋田至': 15, '阿万音鈴羽': 22})

# 引数なし: 全要素（降順）
print(votes.most_common())
# [('岡部倫太郎', 45), ('牧瀬紅莉栖', 38), ('椎名まゆり', 29), ...]

# 上位2件のみ
print(votes.most_common(2))
# [('岡部倫太郎', 45), ('牧瀬紅莉栖', 38)]

よくあるミス3: Counter同士の減算でマイナスが消える

『Counter』同士を『-』で引くと、結果が0以下の要素は自動的に削除されます。マイナスの値を保持したい場合は通常の辞書演算を使います。

from collections import Counter

before = Counter({'岡部倫太郎': 5, '牧瀬紅莉栖': 3})
after = Counter({'岡部倫太郎': 2, '牧瀬紅莉栖': 7})

# - 演算子: 0以下の要素は削除される
diff = before - after
print(diff) # Counter({'岡部倫太郎': 3})（牧瀬紅莉栖のマイナスは消える）

# subtract(): マイナスの値も保持する
result = Counter(before)
result.subtract(after)
print(dict(result)) # {'岡部倫太郎': 3, '牧瀬紅莉栖': -4}

テキスト分析・投票集計・在庫管理などでよく使うパターンです。

from collections import Counter

# テキストから単語頻度を集計する
text = '岡部倫太郎 牧瀬紅莉栖 岡部倫太郎 椎名まゆり 岡部倫太郎 牧瀬紅莉栖'
word_count = Counter(text.split())
print(word_count.most_common(2))
# [('岡部倫太郎', 3), ('牧瀬紅莉栖', 2)]

# 2つのCounterを合計する
morning = Counter({'岡部倫太郎': 3, '牧瀬紅莉栖': 2})
evening = Counter({'岡部倫太郎': 1, '椎名まゆり': 4})
total = morning + evening
print(dict(total))
# {'岡部倫太郎': 4, '牧瀬紅莉栖': 2, '椎名まゆり': 4}

# 差分を取る（前回からの増加分）
prev = Counter({'岡部倫太郎': 5, '牧瀬紅莉栖': 3, '橋田至': 2})
curr = Counter({'岡部倫太郎': 8, '牧瀬紅莉栖': 3, '橋田至': 4})
diff = curr - prev
print(dict(diff))
# {'岡部倫太郎': 3, '橋田至': 2}

『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ます。

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