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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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ネストされた辞書の子要素に対する加算処理について

Triela

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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2021/11/24 14:17

前提・実現したいこと

次のような都道府県と品目のリストの各要素毎の個数を算出するコードを書きたいと考えています。
sample = [ ("福岡", "ひよこ"), ("福岡", "いちご"), ("東京", "ばなな"), ("東京", "ひよこ"), ・・・]

このために、次のような辞書を作成して各個数の要素をカウントすればよいと考えました。
Dict = {
"都道府県1" : { "品目1" : "個数" , "品目2" : "個数", ・・},
"都道府県2" : { "品目1" : "個数" , "品目2" : "個数", ・・}
}

発生している問題・エラーメッセージ

都道府県名と品目が一致しているvalueのみ、加算することが狙いなのですが、全ての都道府県の品目に対して加算が行われてしまいます。
出力:{'東京': {'いちご': 4, 'ばなな': 8, 'りんご': 2, 'ひよこ': 2}・・・・
欲しい出力:{'東京': {'いちご': 1, 'ばなな': 3, 'りんご': 1, 'ひよこ': 1}・・・・

該当のソースコード

python

1target = [ 2 ("福岡", "ひよこ"), 3 ("福岡", "いちご"), 4 ("東京", "ばなな"), 5 ("東京", "ひよこ"), 6 ("大阪", "ばなな"), 7 ("大阪", "ばなな"), 8 ("福岡", "いちご"), 9 ("東京", "いちご"), 10 ("東京", "ばなな"), 11 ("大阪", "ばなな"), 12 ("千葉", "ばなな"), 13 ("東京", "ばなな"), 14 ("大阪", "りんご"), 15 ("福岡", "ばなな"), 16 ("千葉", "いちご"), 17 ("東京", "りんご") 18] 19 20todouhuken = ["東京", "千葉", "大阪", "福岡"] 21item = ["いちご", "ばなな", "りんご", "ひよこ"] 22 23itemDict = {} 24for i in item: 25 itemDict[i] = 0 26 27sumDict = {} 28for i in todouhuken: 29 sumDict[i] = itemDict 30 31for i in target: 32 sumDict[i[0]][i[1]] += 1 33 34print(sumDict) 35 36<出力> 37{'東京': {'いちご': 4, 'ばなな': 8, 'りんご': 2, 'ひよこ': 2}, '千葉': {'いちご': 4, 'ばなな': 8, 'りんご': 2, 'ひよこ': 2}, '大阪': {'いちご': 4, 'ばなな': 8, 'りんご' 38: 2, 'ひよこ': 2}, '福岡': {'いちご': 4, 'ばなな': 8, 'りんご': 2, 'ひよこ': 2}} 39

試したこと

切り分けのために何を試すべきなのかわかっていない状況です

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Python 3.9.4

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ベストアンサー

現行のプログラムではカウント用のitemDictが1つしかないので、全ての都道府県で同じ辞書を共有してしまっています。

python

1sumDict[i] = itemDict.copy()

のようにすることで、別々にカウントすることができます。

もしくは、collectionsの defaultdict, Counter を使うとシンプルに書けます。

python

1from collections import defaultdict, Counter 2 3target = [ 4 ("福岡", "ひよこ"), 5 ("福岡", "いちご"), 6 ("東京", "ばなな"), 7 ("東京", "ひよこ"), 8 ("大阪", "ばなな"), 9 ("大阪", "ばなな"), 10 ("福岡", "いちご"), 11 ("東京", "いちご"), 12 ("東京", "ばなな"), 13 ("大阪", "ばなな"), 14 ("千葉", "ばなな"), 15 ("東京", "ばなな"), 16 ("大阪", "りんご"), 17 ("福岡", "ばなな"), 18 ("千葉", "いちご"), 19 ("東京", "りんご") 20] 21 22 23todouhuken = ["東京", "千葉", "大阪", "福岡"] 24item = ["いちご", "ばなな", "りんご", "ひよこ"] 25 26itemDict = {} 27for i in item: 28 itemDict[i] = 0 29sumDict = {} 30for i in todouhuken: 31 sumDict[i] = itemDict.copy() 32for i in target: 33 sumDict[i[0]][i[1]] += 1 34print(sumDict) 35 36# 別解 37ans = defaultdict(Counter) 38for pref, item in target: 39 ans[pref][item] += 1 40 41print(ans) 42print(ans['東京']) 43print(ans['東京']['ばなな'])

投稿2021/11/24 15:19

退会済みユーザー

退会済みユーザー

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Triela

2021/11/24 15:39

ありがとうございます!ご教示頂いたコードで狙い通りに動作することが確認できました。 sumDict{}として全く新しい辞書を作成しているつもりでしたが、そこに代入していたitemDictの実態はすべて同じと理解しました。辞書の動作についての理解が深まりました。ありがとうございます。
guest

0

辞書で行うことにこだわらなければ、性能を考えるとpandasを使うのも良いでしょう。

python

1>>> import pandas as pd 2>>> df = pd.DataFrame(target, columns=['都道府県', '品名']).groupby(['都道府県', '品名'])[['品名']].count() 3>>> df.columns = ['count'] 4>>> print(df) 5 count 6都道府県 品名 7千葉 いちご 1 8 ばなな 1 9大阪 ばなな 3 10 りんご 1 11東京 いちご 1 12 ばなな 3 13 ひよこ 1 14 りんご 1 15福岡 いちご 2 16 ばなな 1 17 ひよこ 1

投稿2021/11/24 15:14

ppaul

総合スコア24666

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Triela

2021/11/24 15:30

ありがとうございます! pandas。。!名前は知っていますが使った事はなかったので、調べて見たいと思います。
guest

0

collections.Counter() を使ってみました。

python

1from collections import Counter 2 3result = {} 4for (c, g), v in Counter(target).items(): 5 result[c] = (result[c] if c in result else {}) | {g: v} 6 7from pprint import pprint 8pprint(result) 9 10# 11{'千葉': {'いちご': 1, 'ばなな': 1}, 12 '大阪': {'ばなな': 3, 'りんご': 1}, 13 '東京': {'いちご': 1, 'ばなな': 3, 'ひよこ': 1, 'りんご': 1}, 14 '福岡': {'いちご': 2, 'ばなな': 1, 'ひよこ': 1}}

追記

Python 3.9 以降で使える |= operator と defaultdict を使う場合。

python

1from collections import Counter, defaultdict 2 3result = defaultdict(dict) 4for (c, g), v in Counter(target).items(): 5 result[c] |= {g: v} 6 7result = dict(result) 8 9from pprint import pprint 10pprint(result) 11 12# 13{'千葉': {'いちご': 1, 'ばなな': 1}, 14 '大阪': {'ばなな': 3, 'りんご': 1}, 15 '東京': {'いちご': 1, 'ばなな': 3, 'ひよこ': 1, 'りんご': 1}, 16 '福岡': {'いちご': 2, 'ばなな': 1, 'ひよこ': 1}}

投稿2021/11/24 15:07

編集2021/11/24 15:57
melian

総合スコア19803

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Triela

2021/11/24 15:32

ご教示ありがとうございます。collectionsは初めて見ました。調べてみたいと思います
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