Q&A
提示ソースには「np.arange(30).reshape(10, 2)」など明らかな誤りがあります。また質問文も抽象的で具体的にどうしたいのかが不明です。整理し明確にしないと回答得るのは厳しいと思います。
やりたいことは，リストと複数の配列を計算して，計算結果の配列を空の配列に追加していきたいです．
python
1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4# データ読み込み 5Ds1 = pd.read_excel('sample.xlsx', '--') 6Ds2 = pd.read_excel('sample.xlsx', '-') 7# データ名(実際はすでにエクセルに下記のデータ名が入力されている） 8L5 = ['W-A0', 'W-B0', 'W-F0', 'W-C1', 'W-E1', 'W-A2', 'W-B2', 'W-D2', 'W-F2', 'W-C3', 'W-E3', 9 'W-A4', 'W-B4', 'W-F4'] 10 11# リスト 12dL = list(range(100, 2100, 200)) 13B = np.zeros((0, Ds1.values.shape[0])) 14 15# 計算 16for i in range(0,2): 17 A1 = dL[i] + Ds2.loc[:, Ds2.columns.str.contains(r'(?=.*W)(?=.*%s)' % i)].values + Ds1.loc[:, Ds1.columns.str.contains(r'(?=.*W)(?=.*%s)' % i)].values 18 B = np.r_[B, A1.reshape(1, -1)] 19B.T
Ds1,2ともにshapeは（164，14)の数値列，数値はランダムです．
また両方ともcolumnsは上記コード内のリストL5です．
発生エラー
--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-28-2163de09022c> in <module>() 16 for i in range(0,2): 17 A1 = dL[i] + Ds2.loc[:, Ds2.columns.str.contains(r'(?=.*W)(?=.*%s)' % i)].values + Ds1.loc[:, Ds1.columns.str.contains(r'(?=.*W)(?=.*%s)' % i)].values ---> 18 B = np.r_[B, A1.reshape(1, -1)] 19 B.T C:\lib\site-packages\numpy\lib\index_tricks.py in __getitem__(self, key) 336 objs[k] = objs[k].astype(final_dtype) 337 --> 338 res = _nx.concatenate(tuple(objs), axis=self.axis) 339 return self._retval(res) 340 ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly
for文のA1までは動くのですが，Bのところでエラーが発生します．改善できないでしょうか．
以下のコードではうまくいくのですが,上記ではなぜできないのか原因がわかりません．
python
1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4# データ 5Ds1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2), columns=['L-0','L-1']) 6Ds2 = pd.DataFrame(np.arange(30).reshape(10, 3), columns=['L-0','L-1','L-2']) 7 8dL = list(range(100, 2100, 200)) 9dL1 = [100, 300, 450, 600, 750, 900] 10B = np.zeros((0, Ds1.values.shape[0])) 11 12# 計算 13for i in range(0,2): 14 A1 = dL[i] + Ds2.loc[:, Ds2.columns.str.contains(r'(?=.*%s)' % i)].values + Ds1.loc[:, Ds1.columns.str.contains(r'(?=.*%s)' % i)].values 15 B = np.r_[B, A1.reshape(1, -1)] 16 17B.T
失礼いたしました．ご指摘いただきありがとうございます．コード等修正しました．
追記ありがとうございます。最初のソースにおいて①発生エラー全文（Traceback）②Ds1,Ds2の行列数や具体的なデータ内容（他人がコード実行できて再現できるもの）を追記ください。
何度も申し訳ありません．修正しました．
「～.columns.str.contains(r'(?=.*W)(?=.*%s)')」の意図するところ、どんな列を抽出したいかを説明ください
上記コードでは，L5リストのデータ名においてWとfor文のiに入力される数が含まれるデータ名の列を抽出したいです．
返答ありがとうございます。前回の質問、誤りがありましたので修正しました。失礼しました。で、抽出したい列名ですが、i=0で['W-A0', 'W-B0', 'W-F0']の３列、i=1で['W-C1', 'W-E1']の２列というのは意図した動作になっていますでしょうか？
説明不足で申し訳ありません．はい，そのような動作を考えています．列数がバラバラでも計算できればと
回答1件
0
ベストアンサー
列数の異なるarrayを行方向に足し合わせたいということでしょうか。
そのままでは無理なのでnumpy.resizeで足りない方の列を０埋めで増やしてやるしかないと思います。
参考：Python: Resize an existing array and fill with zeros
なお、２点ほど疑問点をコメント中に記載しましたので回答願います。
Python
1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4dat = np.arange(164*14).reshape(164,-1) 5L5 = ['W-A0', 'W-B0', 'W-F0', 'W-C1', 'W-E1', 'W-A2', 'W-B2', 'W-D2', 'W-F2', 'W-C3', 'W-E3', 6 'W-A4', 'W-B4', 'W-F4'] 7 8Ds1 = pd.DataFrame(dat,columns=L5) 9Ds2 = pd.DataFrame(dat,columns=L5) 10print(Ds1.shape,Ds2.shape) # 質問文よりどちらも(164, 14) (164, 14) 11 12dL = list(range(100, 2100, 200)) 13#B = np.zeros((0, Ds1.values.shape[0])) # 不要 14 15for i in range(0,2): 16 col1 = Ds1.columns.str.contains(r'(?=.*W)(?=.*%s)' % i) 17 col2 = Ds2.columns.str.contains(r'(?=.*W)(?=.*%s)' % i) 18 A1 = dL[i] + Ds2.loc[:, col2].values + Ds1.loc[:, col1].values 19 20 # copy()が必要 21 # Numpy, the array doesn't have its own data? 22 # https://stackoverflow.com/questions/23253144/numpy-the-array-doesnt-have-its-own-data 23 A1 = A1.reshape(1, -1).copy() 24 print(A1.shape) # ①i=0で(1, 492)、i=1で(1, 328)だが正しいか？ 25 26 if i == 0: 27 B = A1.copy() 28 else: # 列数を大きい方に合わせる 29 if B.shape[1] < A1.shape[1]: 30 B.resize((B.shape[0],A1.shape[1])) 31 elif A1.shape[1] < B.shape[1]: 32 A1.resize((1,B.shape[1])) 33 B = np.r_[B, A1] 34 35print((B.T).shape) # ②(492, 2)だが正解は？
結局は
かなり推測（エスパー）入っていますが、以下が求めるコードになるかと思われます。
Python
1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4dat = np.arange(164*14).reshape(164,-1) 5L5 = ['W-A0', 'W-B0', 'W-F0', 'W-C1', 'W-E1', 'W-A2', 'W-B2', 'W-D2', 'W-F2', 'W-C3', 'W-E3', 6 'W-A4', 'W-B4', 'W-F4'] 7 8Ds1 = pd.DataFrame(dat,columns=L5) 9Ds2 = pd.DataFrame(dat,columns=L5) 10print(Ds1.shape,Ds2.shape) # 質問文よりどちらも(164, 14) (164, 14) 11 12dL = list(range(100, 2100, 200)) # [100,300,500,...] 13#B = np.zeros((0, Ds1.values.shape[0])) # 不要 14 15for i in range(0,2): 16 # Df1とDf2の'W=??'列 同士（＋dL）を足し合わせる shape(164,xx) xx=3,2 17 col1 = Ds1.columns.str.contains(r'(?=.*W)(?=.*%s)' % i) 18 col2 = Ds2.columns.str.contains(r'(?=.*W)(?=.*%s)' % i) 19 A1 = dL[i] + Ds2.loc[:, col2].values + Ds1.loc[:, col1].values 20 21 if i == 0: 22 B = A1.copy() 23 else: 24 B = np.c_[B, A1] # 列方向に足す！ 25 26print(B.shape) # 欲しいshapeは(164, 5)
投稿2018/11/20 09:06
編集2018/11/20 11:27総合スコア38266
ご返答いただきありがとうございます．ただ，やっていただいて申し訳ないのですが，私の方で説明不足のようで質問に語弊がありました．申し訳ありません．
やりたいことは，for文を使用してA1を計算した配列を一つの配列にまとめたいのです．私の上記コードではshapeが（164, 5)にしたいのです．例えば，私の下記コードが一例なのですが，i=0のときのA1の配列とi=1のときのA1配列を結合したいのです．
これでうまく説明できているかわかりませんが，よろしくお願いいたします．
すみません。ほぼ分かりません。
こちらが根本的な勘違いをしているのかもしれませんが。
回答コード内の２点と以下１点について回答願います。
①
>私の上記コードではshapeが（164, 5)にしたいのです．
２回ループしているのになぜ(～,5)になるのでしょうか？
コード中①について
i=0のときデータ名に'W'と'0'を含む列（3列）同士の和算なのでshapeが(164,3)
i=1のときデータ名に'W'と'1'を含む列（2列）同士の和算なのでshapeが(164,2)
コード中②について
上記のi=0のときとi=1のときの配列を結合して（164，5）
コメント①について
for文をなくして，繰り返さず，単純にA1のiに0を入力した計算結果は（164，3）の配列
iに1を入力した場合は（164，2）の配列が得られます．
この二つの配列を単純に結合すると（164，5）
以上，よろしくお願いいたします．
コメントありがとうございます。
まず、コード中①について
>i=0のときデータ名に'W'と'0'を含む列（3列）同士の和算なのでshapeが>(164,3)
ここでの列「同士」の加算とありますが、加算X+YにおけるXとYはどれに当たりますか？X=A1.reshape(1,-1)、Y＝Bでしょうか？
である場合、Bのshapeは[(空)]なので足しようがないと思うのですが？
また、A1.reshape(1,-1)＝(1,164*3)なので、その結果のshapeは(164,3)にはならないですが、なぜでしょうか？
コード中②についても同様、shapeが合いませんが、なぜでしょうか？
コメント①については
reshape(1,-1)している意図はなんでしょうか？
まとめると、説明されているshapeとコード中のshapgeが合っていませんが、どちらが正解でしょうか？という点が分かりません。
すみません．ネットから拾ってきて代用していたので，私がA1.reshape(1, -1)を誤解していたようです．いわれて気づきました．
私の説明しているのが正しいshapeになります．
1つ目の加算はA1中の計算式内の加算です．要はDs1の配列とDs2の配列です．
大変申し訳ありません．
回答で間違いないです．私の認識不足で大変お手数をおかけしました．また，長いお時間お付き合いいただき，ありがとうございました．
大変勉強になりました．
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