Pythonのセット（set）とは？リストや辞書との違いを解説

1. セット（set）とは？

1. セット（set）とは？

Pythonのセット（set）は、重複する値を自動的に排除するデータ型です。リストのように複数の要素をまとめて持てますが、順序は保証されません。

fruits = {"りんご", "バナナ", "みかん", "りんご"}
print(fruits)

{'りんご', 'バナナ', 'みかん'}

このように、同じ「りんご」を2回入れても、1つだけに整理されます。

2. リストとの違い

2. リストとの違い

リストは順序を持ち、重複も許されますが、セットは順序なし・重複なしです。

list_data = ["りんご", "バナナ", "りんご"]
set_data = {"りんご", "バナナ", "りんご"}

print(list_data)  # 重複あり
print(set_data)   # 重複なし

['りんご', 'バナナ', 'りんご']
{'りんご', 'バナナ'}

重複データを取り除きたいときには、リストをセットに変換する方法が便利です。

unique_list = list(set(list_data))
print(unique_list)

['りんご', 'バナナ']

3. 辞書との違い

3. 辞書との違い

辞書（dict）はキーと値のペアを持つデータ型で、キーは重複できません。一方、セットはキーだけを集めたような構造で、値は持ちません。

dict_data = {"りんご": 3, "バナナ": 5}
set_data = {"りんご", "バナナ"}

print(dict_data)  # キーと値のペア
print(set_data)   # 値なし

{'りんご': 3, 'バナナ': 5}
{'りんご', 'バナナ'}

4. セットの便利な使い方

4. セットの便利な使い方

セットは集合演算が得意です。例えば、和集合（|）、積集合（&）、差集合（-）が簡単にできます。

set_a = {"りんご", "バナナ", "みかん"}
set_b = {"みかん", "ぶどう"}

print(set_a | set_b)  # 和集合
print(set_a & set_b)  # 積集合
print(set_a - set_b)  # 差集合

{'りんご', 'バナナ', 'みかん', 'ぶどう'}
{'みかん'}
{'りんご', 'バナナ'}

これにより、データの比較や重複のチェックが効率的にできます。

5. セットの作り方と注意点

5. セットの作り方と注意点

空のセットを作る場合はset()を使います。{}は空の辞書を意味するので注意しましょう。

empty_set = set()
empty_dict = {}

print(type(empty_set))  # <class 'set'>
print(type(empty_dict)) # <class 'dict'>

6. セットの活用例

6. セットの活用例

例えば、大量のデータから重複を除く、共通の要素を見つける、特定の要素だけを抽出するといった処理に向いています。

emails_a = {"a@example.com", "b@example.com", "c@example.com"}
emails_b = {"b@example.com", "c@example.com", "d@example.com"}

common = emails_a & emails_b
print(common)

{'b@example.com', 'c@example.com'}

このように、集合の性質を活かしてデータ整理ができます。

まとめ

まとめ

Pythonのセットは、重複を自動的に取り除き、要素の集合として非常に扱いやすいデータ型であることを学んできました。リストや辞書と比べても、それぞれの特徴がはっきりしており、特に「重複のないデータを効率的に扱いたい場面」に強みを発揮します。順序を持たないという性質は、一見すると扱いづらく見えるものの、データの比較や集合演算を行う際にはとても役立ちます。数学の集合と同じ感覚で扱うことができるため、和集合・積集合・差集合といった操作を直感的に使える点も大きな魅力です。リストから重複を取り除くためにセットへ変換する方法や、辞書との構造の違いも理解することで、より柔軟にデータ処理を行えるようになります。

また、セットの用途は重複削除だけにとどまらず、異なるデータ群から共通要素を抽出する、不要な要素を差し引く、あるいは複数の集合をまとめてひとつにするなど、多様な場面で実用的です。特に、メールアドレスのような大量のデータから重複を取り除く操作は、セットを使うことでわずか数行で実現できるため、業務・学習問わず頻繁に活用されるテクニックです。構造がシンプルである分、処理速度も軽快で、大量データを扱う場面で選ばれやすいのも特徴といえます。

サンプルプログラムまとめ

# リストから重複を除きつつ、集合演算も合わせて利用する例
fruits_a = ["りんご", "バナナ", "みかん", "バナナ"]
fruits_b = ["みかん", "ぶどう", "りんご"]

# 重複を取り除く
unique_a = set(fruits_a)
unique_b = set(fruits_b)

print("重複なしA：", unique_a)
print("重複なしB：", unique_b)

# 集合演算
union_set = unique_a | unique_b     # 和集合
intersect_set = unique_a & unique_b # 積集合
diff_set = unique_a - unique_b      # 差集合

print("和集合：", union_set)
print("積集合：", intersect_set)
print("差集合：", diff_set)

# 辞書のキーとの比較例
prices = {"りんご": 120, "バナナ": 90, "ぶどう": 300}
available = {"りんご", "バナナ", "みかん"}

print("共通している果物：", available & set(prices.keys()))

このように、セットを使ったデータ処理は非常に直感的でわかりやすく、ちょっとした処理を短いコードで書ける点も優れています。特に、データの整理や整形、重複チェックを行う場面では、セットが最も効率よく動作することが多いため、日常的にPythonで作業をする中で知っておくと大きな力になります。空のセットを作る場合の注意として、{}が辞書になってしまう点にも触れましたが、これも覚えておくことでエラーの防止につながります。集合演算を理解することで、リストや辞書との相互変換も自然に使いこなせるようになり、Python全体のデータ処理能力もさらに高まっていくでしょう。