これは、 Counterデータ構造を使用するのに最適な状況です。よく知られているいくつかのデータ構造でそれが何をするかを見てみましょう。古き良きリストから始めましょう。
>>> from collections import Counter
>>> list_a = ["A", "A", "B", "C", "C", "A", "D"]
>>> list_b = ["B", "A", "B", "C", "C", "C", "D"]
>>> c1 = Counter(list_a)
>>> c2 = Counter(list_b)
>>> c1
Counter({'A': 3, 'C': 2, 'B': 1, 'D': 1})
>>> c2
Counter({'C': 3, 'B': 2, 'A': 1, 'D': 1})
>>> c1 - c2
Counter({'A': 2})
>>> c1 + c2
Counter({'C': 5, 'A': 4, 'B': 3, 'D': 2})
>>> c_diff = c1 - c2
>>> c_diff.update([77, 77, -99, 0, 0, 0])
>>> c_diff
Counter({0: 3, 'A': 2, 77: 2, -99: 1})
ご覧のとおり、これは要素の出現回数を値として保持するセットとして動作します。うーん、でもリストの代わりに辞書を使うのはどうですか? ディクショナリ自体はセットのような構造で、値に数値を含める必要はありません。では、どのように処理されるのでしょうか? 見てみましょう。
>>> dic1 = {"A":"a", "B":"b"}
>>> cd = Counter(dic1)
>>> cd
Counter({'B': 'b', 'A': 'a'})
>>> cd.update(B='bB123')
>>> cd
Counter({'B': 'bbB123', 'A': 'a'})
>>> dic2 = {"A":[1,2], "B": ("a", 5)}
>>> cd2 = Counter(dic2)
>>> cd2
Counter({'B': ('a', 5), 'A': [1, 2]})
>>> cd2.update(A=[42], B=(2,2))
>>> cd2
Counter({'B': ('a', 5, 2, 2), 'A': [1, 2, 42, 42, 42, 42]})
>>> cd2 = Counter(dic2)
>>> cd2
Counter({'B': ('a', 5), 'A': [1, 2]})
>>> cd2.update(A=[42], B=("new elem",))
>>> cd2
Counter({'B': ('a', 5, 'new elem'), 'A': [1, 2, 42]})
ご覧のとおり、追加/変更する値は、同じタイプである必要があります。そうでupdate
ない場合は、 がスローされTypeError
ます。あなたの特定のケースについては、流れに沿って進んでください
>>> d = {'cat': 5, 'dog': 9, 'cat': 4, 'parrot': 6, 'cat': 6}
>>> cd3 = Counter(d)
>>> cd3
Counter({'dog': 9, 'parrot': 6, 'cat': 6})
cd3.update(parrot=123)
cd3
Counter({'parrot': 129, 'dog': 9, 'cat': 6})