個人情報の存在に気づきました

Question

申し訳ありませんが個人情報が乗っていました。--------------------------------------------------------------------------------------------

Comments

[y_waiwai]

そのコードを提示しましょう

[退会済みユーザー]

？どのコードでしょうか？

[fiveHundred]

編集しても履歴が残るため、見られてはまずい内容であれば削除の依頼を申請してください。

Answer 1

とりあえず結果が、DataFrameになってしまう件は
elector = election_data.iloc[[i],[1]]
ではなくて
elector = election_data.iloc[i,1]
でしょうね。
ただ個人的にはColumn番号を使用するよりはClolumn名を使用して
elector = election_data.loc[i,'elector']
と書くほうが可読性が上がるのでよいかと思います。
更には１つの値を取得するのであれば
loc(),ilic() よりも at(),iat()を使って
elector= election_data.loc[i,'elector']
の方が高速になります。

更に書くと、今回のように特定の列同士の計算はループを行う必要がなく
election_data['elector']/election_data['winner']
のように行うことができますので、これを利用すると今回のコードは

import pandas as pd

election_data  = pd.read_csv('election.csv')
election_data['disparity'] = election_data['elector']/election_data['winner']
print("一票の格差は:{}です".format(election_data['disparity'].max()/election_data['disparity'].min()))

のように書けるかと思います。

Comments

[退会済みユーザー]

election_data['disparity'] に代入しているのは何故でしょうか？(生意気にすみません)

[magichan]

disparity の値をもとのデータフレームの列として追加しているだけです。
disparity を後の工程で使用するのであればもとのデータフレームで一元管理したほうが都合の良いのではないかということでそのように書いております。（不要になったら列削除するとよいだけなので）
必要ないのであれば、変数を使って
disparity = election_data['elector']/election_data['winner']
disparity.max()/disparity.min()
でもよいでしょうね。

[退会済みユーザー]

なるほど…！
丁寧にありがとうございます！

Answer 2

election_data.iloc[[i],[1]]のようにスライスでlistを渡す場合、たとえば[1,2]のように複数の値を同時に取ることが意図されているというのが本来の用途で、結果の型はDataFrameになります。また、disparity.append=float(elector)/float(winner)はおかしいですね。

for i in range(16):
    elector= election_data.iloc[i,1]
    winner = election_data.iloc[i,2]
    disparity.append(float(elector)/float(winner))

ここだけ直せば動きましたが、結果が正しいかどうかは見ていないのであしからず。

いずれにせよ不慣れそうな感じがするので、pandasのチュートリアルを読むか、関連する話題などを扱ったpythonの入門書を探して読んでみると良いと思います。

Comments

[退会済みユーザー]

ありがとうございます。無事に型変換出来ました。

Answer 3

ここで

float(elector)/float(winner)

と変更していますが

test1 = float(elector)
test2 = float(winner)
disparity.append=(test1)/(test2)

としてもだめでしたか？
いや試してないので分からないですが。