【Python】collections.Counterで要素数を一発集計！基礎から応用まで

from collections import Counter

# リストの要素数カウント
fruits = ["apple", "banana", "apple", "orange", "banana"]

# Counterにリストを渡すだけで、各要素の出現回数を集計してくれる
fruit_counter = Counter(fruits)

print(fruit_counter)
print(fruit_counter["apple"])   # 特定の要素の個数を取得
print(fruit_counter["grape"])   # 存在しない要素は0として扱われる

from collections import Counter

text = "mississippi"

# 文字列をそのまま渡すと、1文字ずつを要素としてカウントする
char_counter = Counter(text)

print(char_counter)
print(char_counter["s"])  # 's'が何回出てくるか

from collections import Counter

# 1. リストなどのイテラブルから生成
fruits = ["apple", "banana", "apple"]
c1 = Counter(fruits)  # 各要素の個数を自動でカウント

# 2. 文字列から生成(1文字ずつカウント)
text = "hello"
c2 = Counter(text)

# 3. 既存の辞書から生成(値をカウントとして扱う)
initial_dict = {"apple": 2, "banana": 3}
c3 = Counter(initial_dict)

# 4. キーワード引数で生成
c4 = Counter(apple=2, banana=3)

print(c1)
print(c2)
print(c3)
print(c4)

from collections import Counter

words = ["python", "java", "python", "go", "python", "java"]
counter = Counter(words)

# 上位2件を取得
top2 = counter.most_common(2)

print(top2)        # 要素とカウントのタプルのリスト
print(top2[0][0])  # 最も多い要素
print(top2[0][1])  # その出現回数

from collections import Counter

counter = Counter({"apple": 2, "banana": 1})

# 新しくカウントした結果を足し合わせる
new_counts = Counter({"apple": 1, "orange": 3})
counter.update(new_counts)  # appleが+1, orangeが+3される

print(counter)

# 逆に、あるカウントを減らしたい場合はsubtractを使う
remove_counts = Counter({"apple": 1, "orange": 1})
counter.subtract(remove_counts)  # appleが-1, orangeが-1される

print(counter)

from collections import Counter

counter = Counter({"apple": 2})

# 存在しないキーでも0が返る
print(counter["banana"])

# 直接インクリメントしてもOK
counter["banana"] += 1
print(counter)

from collections import Counter
import re

text = """
Pythonはシンプルで読みやすい言語です。
Pythonはデータ分析やWeb開発にもよく使われます。
"""

# 日本語と英数字を単純に分ける簡易トークナイズ(本格的にはJanomeなどを利用)
# ここでは単語らしきまとまりを抽出するイメージです
words = re.findall(r"[A-Za-z]+|[一-龥ぁ-んァ-ン]+", text)

counter = Counter(words)

# 頻出単語トップ5を表示
for word, count in counter.most_common(5):
    print(f"{word}: {count}")

from collections import Counter

user_ids = [100, 101, 100, 102, 103, 101, 100]

counter = Counter(user_ids)

print("=== 全ユーザーのアクセス回数 ===")
for user_id, count in counter.items():
    print(f"user {user_id}: {count}回")

print("=== 複数回アクセスしたユーザー ===")
for user_id, count in counter.items():
    if count > 1:
        print(f"user {user_id}: {count}回")

from collections import Counter

c1 = Counter(A=3, B=1, C=1)
c2 = Counter(A=1, B=2, D=4)

print("c1:", c1)
print("c2:", c2)

# 和: 各要素のカウントを足し合わせる
print("c1 + c2:", c1 + c2)

# 差: c1からc2を引く(負の値や0は除外される)
print("c1 - c2:", c1 - c2)

# 積集合的な最小値: 共通要素について、カウントの小さい方を取る
print("c1 & c2:", c1 & c2)

# 和集合的な最大値: どちらかで出てくる最大カウントを取る
print("c1 | c2:", c1 | c2)

from collections import Counter

logs = [
    "2025-01-01 10:00:00 [INFO] Start process",
    "2025-01-01 10:00:01 [ERROR] Failed to connect",
    "2025-01-01 10:00:02 [WARNING] Retry connect",
    "2025-01-01 10:00:03 [INFO] Process running",
    "2025-01-01 10:00:04 [ERROR] Timeout",
]

level_counter = Counter()

for line in logs:
    # ログレベルは [] の中にあると仮定
    left = line.find("[")
    right = line.find("]")
    if left != -1 and right != -1:
        level = line[left + 1:right]
        level_counter[level] += 1

print("=== ログレベル別件数 ===")
for level, count in level_counter.most_common():
    print(f"{level}: {count}件")

import pandas as pd
from collections import Counter

data = {
    "user": ["A", "B", "A", "C", "B", "A"],
    "action": ["login", "login", "logout", "login", "logout", "login"],
}
df = pd.DataFrame(data)

# action列の頻度をCounterで集計
action_counter = Counter(df["action"])

print(action_counter)

# CounterからDataFrameに変換してレポート化
report_df = pd.DataFrame(
    action_counter.items(), columns=["action", "count"]
).sort_values("count", ascending=False)

print(report_df)

from collections import Counter, defaultdict

logs = [
    {"user": "A", "error": "E001"},
    {"user": "A", "error": "E002"},
    {"user": "B", "error": "E001"},
    {"user": "A", "error": "E001"},
]

# userごとにCounterを持つ構造
user_errors = defaultdict(Counter)

for log in logs:
    user = log["user"]
    error = log["error"]
    user_errors[user][error] += 1

for user, counter in user_errors.items():
    print(f"user {user}: {dict(counter)}")

from collections import Counter
import time

data = [i % 100 for i in range(1_000_00)]  # 同じ値が繰り返されるリスト

# 手書きループによるカウント
start = time.time()
manual = {}
for x in data:
    # dict.getを使って初期値0を扱うパターン
    manual[x] = manual.get(x, 0) + 1
end = time.time()
print(f"手書きループ: {end - start:.4f}秒")

# Counterによるカウント
start = time.time()
c = Counter(data)
end = time.time()
print(f"Counter: {end - start:.4f}秒")

from collections import Counter

def read_large_file(path):
    # 実際にはファイルを開いて1行ずつyieldするなど
    # ここではイメージのために固定データを返すだけ
    for line in ["apple", "banana", "apple"]:
        yield line.strip()

counter = Counter()

for item in read_large_file("bigdata.txt"):
    counter[item] += 1  # 1件ずつカウントを増やす

print(counter)

from collections import Counter

def count_words(text: str) -> Counter:
    """テキスト中の単語頻度をカウントして返す関数"""
    words = text.split()
    return Counter(words)

sample = "python python java go python"
word_freq = count_words(sample)

print(word_freq.most_common())