PythonのCounter・defaultdict入門！collectionsで集計とグループ分けを短く書く方法

「単語の出現回数を数えたいだけなのに、if key not in d: を毎回書くのが面倒…」
「カテゴリごとにデータをまとめるコードが、いつの間にか長くなってしまう…」

Pythonで集計のコードを書いていると、こんなモヤモヤを感じること、ありますよね。

そんなときに使えるのが、標準ライブラリの collectionsモジュール にある Counter と defaultdict です。インストール不要で、import するだけで使えます。

この記事は、for文と辞書（dict）の基本がわかるPython初心者〜初級者向けです。「普通の辞書で書いた場合」と比べながら、一緒に見ていきましょう！😊

Contents

Counterとdefaultdictってどんなもの？
Counterで「何が何回出たか」を一発で数える
defaultdictで「グループ分け」と「合計」をスッキリ書く
- ⚠️ defaultdictは「見ただけ」でキーが増える
実践：アクセスログを集計してみよう
普通の辞書・Counter・defaultdictの使い分け
まとめ

Counterとdefaultdictってどんなもの？

counting tally / Photo by Magda Ehlers via Pexels

ざっくり言うと、どちらも 「ちょっと便利になった辞書」 です。

Counter：数を数える専用の辞書。リストを渡すだけで「何が何回出てきたか」を集計してくれる
defaultdict：まだ無いキーにアクセスしたとき、自動で初期値を作ってくれる辞書

イメージとしては、Counterは「正の字を自動で書いてくれるメモ帳」、defaultdictは「新しい見出しを勝手に用意してくれるノート」です。

どちらも dict の仲間なので、[] でのアクセスや .items() など、いつもの辞書の書き方がそのまま使えます。

Counterで「何が何回出たか」を一発で数える

まずは、1週間に売れた果物の記録を数えてみます。普通の辞書で書いた場合と、Counterで書いた場合を並べました。

from collections import Counter

# 1週間分の「売れた果物」の記録
sales = ["りんご", "バナナ", "りんご", "みかん", "バナナ", "りんご",
         "ぶどう", "みかん", "りんご", "バナナ"]

# --- 方法1: 普通の辞書で数える ---
counts = {}
for fruit in sales:
    if fruit not in counts:   # 初めて出てきたら0で初期化
        counts[fruit] = 0
    counts[fruit] += 1
print("辞書:", counts)

# --- 方法2: Counterで数える ---
c = Counter(sales)
print("Counter:", c)

# 多い順に上位2つ
print("TOP2:", c.most_common(2))

# 存在しないキーは 0 が返る（KeyErrorにならない）
print("メロン:", c["メロン"])

実行すると、上の画像のように表示されます。辞書版とCounter版で、集計結果はまったく同じですね。

ポイントをまとめるとこんな感じです👇

普通の辞書だと、初めて出たキーを0で初期化する処理が必要（これを忘れて counts[fruit] += 1 だけ書くと KeyError になります）
Counterなら Counter(sales) の1行で集計完了
most_common(2) で多い順の上位2件が (値, 回数) のタプルのリストで取れる
存在しないキー（メロン）を参照しても、エラーではなく 0 が返る

「ランキングを出したい」「一番多いものを知りたい」という場面では、most_common() がとにかく便利です。自分で sorted() と lambda を組み合わせて並べ替える必要がなくなります。

defaultdictで「グループ分け」と「合計」をスッキリ書く

次は、家計簿のような支出データをカテゴリごとにまとめる例です。

from collections import defaultdict

# (カテゴリ, 金額) の支出データ
expenses = [
    ("食費", 850), ("交通費", 420), ("食費", 1200),
    ("日用品", 380), ("交通費", 420), ("食費", 640),
]

# カテゴリごとに金額をリストでまとめる
by_category = defaultdict(list)
for category, amount in expenses:
    by_category[category].append(amount)   # 初期化なしでいきなりappendできる

# カテゴリごとの合計を集計
totals = defaultdict(int)
for category, amount in expenses:
    totals[category] += amount             # int() の初期値は 0

for category, amounts in by_category.items():
    print(f"{category}: {amounts} 合計 {totals[category]}円")

# 普通の辞書に戻して表示
print(dict(totals))

実行結果です。

食費: [850, 1200, 640] 合計 2690円
交通費: [420, 420] 合計 840円
日用品: [380] 合計 380円
{'食費': 2690, '交通費': 840, '日用品': 380}

ここが重要です👇

defaultdict(list)：無いキーにアクセスすると空のリスト [] が自動で用意される → いきなり .append() できる
defaultdict(int)：無いキーの初期値は int() の結果、つまり 0 → いきなり += できる
dict(totals) で普通の辞書に戻せるので、JSONに保存したいときも安心

カッコの中に渡すのは「初期値を作る関数」です。list なら空リスト、int なら0、set なら空の集合が初期値になります。list() のようにカッコを付けて呼び出すのではなく、関数そのものを渡す点に注意してください。

⚠️ defaultdictは「見ただけ」でキーが増える

ひとつ、つまずきやすいポイントがあります。defaultdictは、値を読むだけのつもりでもキーが追加されてしまうんです。

実際に試したところ、totals = defaultdict(int) に「食費」だけを入れた状態で print(totals["娯楽費"]) を実行すると 0 が表示され、そのあと dict(totals) を見ると {'食費': 1, '娯楽費': 0} のように、「娯楽費」が0円で登録されていました。

一方、Counterは存在しないキーを c["z"] で参照しても0を返すだけで、キーは増えません（"z" in c は False のまま）。

defaultdictで「キーがあるか確認したい」ときは、d[key] ではなく key in d や d.get(key) を使うのが安全です。

実践：アクセスログを集計してみよう

最後に、Counterとdefaultdictを1つのスクリプトで組み合わせてみます。簡単なアクセスログから「人気ページのランキング」と「ユーザーごとに何ページ見たか」を出してみましょう。

これ、実行する前に結果を予想できますか？特に「sato は何ページ見た？」に注目してみてください。

from collections import Counter, defaultdict

# アクセスログ（時刻, ユーザー, ページ）
logs = """
09:01 sato /top
09:03 suzuki /top
09:05 sato /blog
09:10 tanaka /top
09:12 suzuki /blog
09:15 sato /contact
09:20 tanaka /blog
09:22 suzuki /top
""".strip().splitlines()

page_counter = Counter()
pages_by_user = defaultdict(set)   # ユーザーごとに「見たページ」を重複なしで記録

for line in logs:
    time, user, page = line.split()
    page_counter[page] += 1
    pages_by_user[user].add(page)

print("=== 人気ページ ===")
for page, n in page_counter.most_common():
    print(f"{page:<9}{n}回")

print("=== ユーザー別 閲覧ページ数 ===")
for user, pages in sorted(pages_by_user.items()):
    print(f"{user:<7}{len(pages)}ページ {sorted(pages)}")

実行結果は上の画像のとおりです。sato は3回アクセスして、3ページとも別のページだったので「3ページ」でした。

ポイントをまとめるとこんな感じです👇

Counter() は空で作って、page_counter[page] += 1 のように1件ずつ足していく使い方もできる
defaultdict(set) にすると、ユーザーごとに重複なしでページを記録できる（suzukiは /top を2回見ていますが、2ページと数えられています）
most_common() に数を指定しなければ、全件を多い順に返してくれる

このパターンは、CSVの集計やセンサーログの分析など、いろいろな場面にそのまま応用できます。

普通の辞書・Counter・defaultdictの使い分け

やりたいこと	おすすめ
出現回数を数える・ランキングを出す	Counter
キーごとにリストや集合にまとめる	defaultdict(list) / defaultdict(set)
キーごとに金額などを合計する	defaultdict(int)（Counterでも可）
キーが決まっている設定値などを持つ	普通の辞書