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データ構造

データ構造とは、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うために、一定の形式に系統立てて格納する形式を指します。(配列/連想配列/木構造など)

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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1回答

2288閲覧

[Python]エクセルの行列を、for文で計算してみたい。

sabakan4040

総合スコア5

データ構造

データ構造とは、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うために、一定の形式に系統立てて格納する形式を指します。(配列/連想配列/木構造など)

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2020/10/16 03:41

前提・実現したいこと

pythonを使ってエクセルのセル計算を大量にしたいと思っています。
つまづいているのは、2×2の行列が二つあって、次の画像のように処理したいです。
イメージ説明
pandasを使って、それぞれ2×2のデータフレームは読み込めました。
for文を使って書こうとしていますが、読み込んだデータのどの部分が繰り返されるのか、
エクセルで読み込んだデータフレームの参考例がなくて困っています。

発生している問題・エラーメッセージ

中身がないものが返されてしまいました。

[[], [], [], [], [], [], [], [], [], []] [[], [], [], [], [], [], [], [], [], [], [], [], [], [], [], [], [], [], [], []]

該当のソースコード

python anaconda

1 2import pandas as pd 3 4######エクセルファイルの読み込み 5df = pd.read_excel('test.xlsx') 6 7######2×2行列を、ふたつ抽出 8T=df.iloc[[15,16],[2,3]] 9R=df.iloc[[25,26],[7,8]] 10 11######計算 12Cost=[] 13for row in T: 14 subCost=[] 15 for col in row: 16 CostT.append(subCost) 17 print(Cost) 18 19 20 21# 試したこと 22初心者の質問で申し訳ないのですが、forの中に行列Tと行列Rの両方を入れたり、 23変数を2つ一気に入れてみたりしました。ですが、変数を増やしたところで何が何に対応しているのかわからなくなってしまいます。 241つでもうまくいった例があれば作業が格段に進むのですが、、、 25現状、本とネットを2日読み漁ってどうにもならなかったです、、、 26 27### 補足情報(FW/ツールのバージョンなど) 28添付した画像の一番左の行列が、コードの中のT。真ん中の行列が、コードの中のRです。 29完全なプログラミング初心者の質問で申し訳ありません。お時間ある方、回答してくださると本当に助かります。

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回答1

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ベストアンサー

test.xlsxは実際はi1,j1,...は数値が入ってると思っていいんでしょうか。
それなら、配列計算としては下記のようにやれば処理できます。
dataframeでアダマール積とれるかわからなかったので、numpyにしました。dataframeから始めたい場合はpandasのto_numpyとか使うと良いです。

python3

1import numpy as np 2 3i1, i2, j1, j2, y1, y2, z1, z2 = [*range(8)] 4 5T=np.array([[i1,j1],[i2,j2]]) 6print(T) 7#[[0 2] 8# [1 3]] 9 10R=np.array([[y1,z1],[y2,z2]]) 11print(R) 12#[[4 6] 13# [5 7]] 14 15Hadamard = [] 16for r in R: 17 for t in T: 18 Hadamard.append(t*r) 19print(np.array(Hadamard)) 20#[[ 0 12] 21# [ 4 18] 22# [ 0 14] 23# [ 5 21]]

投稿2020/10/16 04:36

編集2020/10/16 04:37
jeanbiego

総合スコア3966

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sabakan4040

2020/10/16 04:49

お返事ありがとうございます。 numpyではこんなことも出来るのですね!しかもpandasとnumpyの互換も教えてくださるなんて思ってもいませんでした。 とても的確なお返事に感謝申し上げます。本当にありがとうございます。
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