Python3 配列検索

Question

###完成イメージ
Python3の勉強の為、CSVから配列にインポートして
その配列内を検索してインポートしたデータ（配列）に無い数字をリストアップするプログラムを
組もうと思い試行錯誤していますが、自力解決は困難と判断したので質問させて頂きます。

知りたいこと

私の作成したプログラムだと判定が全部Falseになってしまう原因は何でしょうか？？

###CSVの中身は下記の通りです
[['1'], ['5'], ['15'], ['16'], ['18'], ['27'], ['28'], ['29'], ['58'], ['61'], ['62'], ['62'], ['63'], ['64'], ['65'], ['66'], ['71'], ['72'], ['74'], ['75'], ['76'], ['77'], ['78'], ['79'], ['80'], ['81'], ['82'], ['84'], ['85'], ['86'], ['87'], ['88'], ['89'], ['90'], ['91'], ['92'], ['93'], ['94'], ['95'], ['96'], ['97'], ['98'], ['99'], ['100'], ['101'], ['1203651161'], ['1200105667'], ['102'], ['103'], ['104'], ['105'], ['106'], ['107'], ['108'], ['109'], ['110'], ['111'], ['112'], ['113'], ['113'], ['114'], ['115'], ['116'], ['117'], ['118'], ['119'], ['120'], ['121'], ['122'], ['123'], ['124'], ['125'], ['126'], ['127'], ['128'], ['129'], ['130']]

import csv

#配列初期化
new_data=[]
data=[]
#CSVからデータ取り出し
f = open("data.csv","r",encoding="SHIFT-JIS")
reader = csv.reader(f)
#取り出したデータをリスト化
data = [ e for e in reader ]
#for row in reader:
#        data.append(row)

#配列から1~131の数字を検索して無い数字だけリストアップ
for i in range(131):
     flag= i in data
     if flag==False:
         new_data.append(i)
#リスト出力
print(new_data)

Comments

[TakaiY]

CSVの中身と書いてあるものは、本当にdata.csvファイルの中身ですか？
そうであれば、これは通常のCSVファイルではないので、中に入っている数値に言えるデータを数値として扱うには工夫が必要になります。
そうでないなら、本当のdata.csvの中身を貼りつけてください。

Answer 1

分からない場合は、対話モードで確認してみたほうが良いと思います。

>>> import csv
>>> f = open("data.csv","r",encoding="SHIFT-JIS")
>>> reader = csv.reader(f)
>>> data = [ e for e in reader ]

このあとdataは何か確認してみましょう。

>>> print(data)
[["[['1']", " ['5']", " ['15']", " ['16']", " ['18']", " ['27']", " ['28']", " ['29']", " ['58']", " ['61']", " ['62']", " ['62']", " ['63']", " ['64']", " ['65']", " ['66']", " ['71']", " ['72']", " ['74']", " ['75']", " ['76']", " ['77']", " ['78']", " ['79']", " ['80']", " ['81']", " ['82']", " ['84']", " ['85']", " ['86']", " ['87']", " ['88']", " ['89']", " ['90']", " ['91']", " ['92']", " ['93']", " ['94']", " ['95']", " ['96']", " ['97']", " ['98']", " ['99']", " ['100']", " ['101']", " ['1203651161']", " ['1200105667']", " ['102']", " ['103']", " ['104']", " ['105']", " ['106']", " ['107']", " ['108']", " ['109']", " ['110']", " ['111']", " ['112']", " ['113']", " ['113']", " ['114']", " ['115']", " ['116']", " ['117']", " ['118']", " ['119']", " ['120']", " ['121']", " ['122']", " ['123']", " ['124']", " ['125']", " ['126']", " ['127']", " ['128']", " ['129']", " ['130']]"]]

リストに見えますね。リストの長さ(要素数)を調べてみます。

>>> len(data)
1

長さは1、つまりこのリストの要素は一個だけです。
amkさんの想定していたものと同じでしょうか。
amkさんのプログラムは、数字とdata[0]というリストを比べています。

そこで、data2.csvを以下のように作ってみました。(・・・は省略で本当は77行あります)

1
5
・・・
130

これを読み込んで表示してみます。

>>> f2 = open("data2.csv","r",encoding="SHIFT-JIS")
>>> reader2 = csv.reader(f2)
>>> data2 = [ e for e in reader2 ]
>>> print(data2)
[['1'], ['5'], ['15'], ['16'], ['18'], ['27'], ['28'], ['29'], ['58'], ['61'], ['62'], ['62'], ['63'], ['64'], ['65'], ['66'], ['71'], ['72'], ['74'], ['75'], ['76'], ['77'], ['78'], ['79'], ['80'], ['81'], ['82'], ['84'], ['85'], ['86'], ['87'], ['88'], ['89'], ['90'], ['91'], ['92'], ['93'], ['94'], ['95'], ['96'], ['97'], ['98'], ['99'], ['100'], ['101'], ['1203651161'], ['1200105667'], ['102'], ['103'], ['104'], ['105'], ['106'], ['107'], ['108'], ['109'], ['110'], ['111'], ['112'], ['113'], ['113'], ['114'], ['115'], ['116'], ['117'], ['118'], ['119'], ['120'], ['121'], ['122'], ['123'], ['124'], ['125'], ['126'], ['127'], ['128'], ['129'], ['130']]

これは、amkさんの想定していたものと同じでしょうか。
data2は、data2.csvの各行から改行を取り除いた文字列を要素とするリストのリストです。
data2.scvが77行あるので、data2の長さは77です。

data2.csvを使うことにしたとします。

data2の最初の要素data2[0]は ['1']というリストです。
1はdata2の中にあるでしょうか？

>>> i=1
>>> flag = i in data2
>>> print(flag)
False

見つからないようです。なになら見つかるかと試してみると

>>> i=['1']
>>> flag = i in data2
>>> print(flag)
True

見つかりました。

ここから先は自力で考えてみてください。

Answer 2

質問欄にある[['1'],,,,が変数dataの中身だとするならば、次の点で問題があります。
これらの内容を元にデータ構造と型の現状を把握したうえで、正しいコードが何かを考えないといけません。

中身が文字列型なのに、数値型を検索しようとしている

inは少なくとも型レベルまでは厳密に見て存在判定をしています。

そのため、dataの中身が数値ではなく文字列なのに対して、rangeから得ている数値型では引っかかることはありません。必ずFalseになります。

sample

>>> 1 in [1]
True
>>> 1 in [1]
True
>>> 1 in ['1']
False
>>> '1' in ['1']
True

配列の配列から検索しようとしている

data中身は単なる配列ではなく、「『文字列を持つ配列』の配列」となっています。
そのため、i in dataでTrueを期待するためには、少なくともiの側も文字列を持つ配列でないと意味がありません。

>>> '1' in [['1']]
False
>>> ['1'] in [['1']]
True