__getitem__のidが0しか取れない

Question

__getitem__のidが0しか取れないです。

data_li =[]
label_li = []
class Dataset():
    def __init__(self, csv_file_path, root_dir, small=False):
        self.df = pd.read_csv(root_dir + csv_file_path)

    def __len__(self):
        return len(self.df)

    def __getitem__(self, id):
　　　　　#idが０しか取れない
        seq = self.df["Rank"][id]
        label = self.df.values[id][1]
        data_li.append(seq.tolist())
        label_li.append(label)
        return data_li, label_li

とコードを書いたのですが、__getitem__のidが0しか取れません。
self.dfのdfは１００００ぐらいあるので、１００００まで取れるように作りたいのですが、それができません。どう修正すればいいでしょうか？
csvは

　　　　　Rank  Index
0        20     1
1        10     1
2        30     1
3        15     1
4        20     0
5        35     0
6        20     0
7        40     0
8        10     0
9        20     0
10       15     0

・
・
・

のようになっています。

Comments

[hayataka2049]

0しか取れない、とはどのような状況でしょうか。また、csvはどんなデータですか？

[taiyo2017]

def __getitem__(self, id): で取得するidが０のみということです。

[taiyo2017]

csvの情報を追加しました。

[hayataka2049]

そのまま検証できるように、csvは生のテキストデータの先頭10行くらいを直接貼ってください（データ内容はダミーにしても構いません）

[hayataka2049]

まだ状況がよくわからないので、実際の動作例（indexingした際の入出力など）をいくつか示していただけると回答しやすいと思います。

[taiyo2017]

情報を追加しました。

[taiyo2017]

seq = self.df["Rank"][id] でcsvの先頭の20しか取れません。

[taiyo2017]

もしご存知ならよろしくお願いします

[hayataka2049]

その取っているコードを実際に記載してください

[taiyo2017]

取っているコードはDatasetクラスですが・・・。違いますか？

[hayataka2049]

Datasetクラスをインスタンス化してindexingでアクセスして、というコードがあると思いますが・・・その部分でたとえば<Datasetのインスタンス>[0]とするとどうなって<Datasetのインスタンス>[1]とするとどうなるのか、どういう部分で期待と違う動作になっているのか・・・（0でも1でも2でも100でも何を入れても先頭のが返ってきちゃうとかかもしれないし、あるいは1以上では例外を吐いて落ちるのかもしれない）・・・ということすら現状では私には伝わっていません。なので、全体像と問題点がはっきりわかるように書いてもらえないと回答できません、というコメントをしています。

[taiyo2017]

<Datasetのインスタンス>[数字]と手打ちで指定すると、存在するインデックスの数字ならそのデータが取得できます。問題は、__getitem__のidがなぜか0しか取れないことです。

[taiyo2017]

手打ちで指定と書いたところは、seq = self.df["Rank"][100]　のように書いて試しました。

[hayataka2049]

回答欄に私から聞きたいことを書いたので、御覧ください

Answer 1

まずは、以下のコードを実行してどんなものが出力されるか教えてください。

data_li =[]
label_li = []
class Dataset():
    def __init__(self, csv_file_path, root_dir, small=False):
        self.df = pd.read_csv(root_dir + csv_file_path)

    def __len__(self):
        return len(self.df)

    def __getitem__(self, id):
　　　　　#idが０しか取れない
        seq = self.df["Rank"][id]
        label = self.df.values[id][1]
        data_li.append(seq.tolist())
        label_li.append(label)
        return data_li, label_li

dataset = Dataset(然るべきパス, 然るべきパス)  #  パスをそれぞれ正しく設定

print("dataset[0]")
print(dataset[0])

print("dataset[1]")
print(dataset[1])

print("dataset[2]")
print(dataset[2])

Comments

[taiyo2017]

ありがとうございます。

[taiyo2017]

print(dataset[0])　ではindexが0と１のもののデータがいっぺんにとれ、print(dataset[1])ではindexが0と１と２のもののデータがいっぺんにとれ、print(dataset[2])ではindexが0と１と２と３のもののデータがいっぺんに取れます。

[hayataka2049]

出力される結果は以下と同じですか？
dataset[0]
([20], [1])
dataset[1]
([20, 10], [1, 1])
dataset[2]
([20, 10, 30], [1, 1, 1])

[taiyo2017]

はい、そうです

[hayataka2049]

期待している結果はどのようなものですか？　逆に、どういった点で期待通り動作していないのですか？

[taiyo2017]

dataset = Dataset(然るべきパス, 然るべきパス) 　のdatasetで全部のデータが取れる（([20, 10, 30・・・40], [1, 1, 1・・・0])のように全部のデータを取りたいです。

[hayataka2049]

一発でself.df.values.tolist()の結果がほしいということですか？

[taiyo2017]

はい、そうです。一発で、([Rankの全データのリスト],[Indexの全データのリスト])という全データが欲しいです。

[hayataka2049]

それなら__getitem__も不要です（そういう使い方をするメソッドではありません）。というか、私が書くならラッパークラスすら作らないと思います。
でもまあ、いろいろな操作をするのでラッパークラスを作りたいというのなら、__init__で
self.all_data = self.df.values.tolist()
とか書いておけば、後は
dataset = Dataset(...)
dataset.all_data
でアクセスできるんじゃないですかね。一番安直な設計はそれです。

[taiyo2017]

ありがとうございます！できました！！ちなみに、__getitem__はどういうケースに使うべきなのでしょうか？

[hayataka2049]

l = [20,18,11,18]
があったとして
print(l[0])
とするときとか、
d = {"a":"hoge", "b":"fuga"}
があったとして
print(d["a"])
するときとかのl[0]やd["a"]の[]の操作で内部的に呼ばれるのが__getitem__だと思ってください。l[0]はl.__getitem__(0)と等しく、d["a"]はd.__getitem__("a")と等しいという仕組みです。
このように、添え字表記が使われた際の挙動を実装したいときに__getitem__を使います。今回は全く必要ないケースでした（私はそれに気づくのが遅れました・・・）。

[taiyo2017]

わかりました！本当にありがとうございました！！