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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)

最適化

最適化とはメソッドやデザインの最適な処理方法を選択することです。パフォーマンスの向上を目指す為に行われます。プログラミングにおける最適化は、アルゴリズムのスピードアップや、要求されるリソースを減らすことなどを指します。

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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Python辞書表記 pandas

OGlp5b5kJbOKRyk

総合スコア3

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)

最適化

最適化とはメソッドやデザインの最適な処理方法を選択することです。パフォーマンスの向上を目指す為に行われます。プログラミングにおける最適化は、アルゴリズムのスピードアップや、要求されるリソースを減らすことなどを指します。

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2021/09/07 08:05

編集2021/09/07 10:44
d={(1,1):2,(1,2):2,(1,3):11,(1,4):2, (2,1):11,(2,2):2,(2,3):2,(2,4):2, (3,1):11,(3,2):2,(3,3):2,(3,4):11, (4,1):2,(4,2):2,(4,3):2,(4,4):11, (5,1):11,(5,2):2,(5,3):2,(5,4):2, }

上のようなd-(tuple):value-添え字のtupleをキーに値を辞書として表現するデータ形式にpython3.9でcsv形式のファイルを取り込んで、pandasを用いて変更したいのですがやり方が分かりません。
理由:
gurobiを用いて、最適化を行っている際に、手入力したデータでは出来たのですが、csvファイル形式でのデータでないといけないということを決められていたため、変更が必要であるからです。

求められる結果

print(d)
{(1,1):2,(1,2):2,(1,3):11,(1,4):2, (2,1):11,(2,2):2,(2,3):2,(2,4):2, (3,1):11,(3,2):2,(3,3):2,(3,4):11, (4,1):2,(4,2):2,(4,3):2,(4,4):11, (5,1):11,(5,2):2,(5,3):2,(5,4):2, }

csvファイル

csvファイルには、Excelで作成した

1,2,3,4, 2,2,11,2, 11,2,2,2, 11,2,2,11, 2,2,2,11, 11,2,2,2,

の1番上はindexで1,2,3,4で5×4の行列が入っています。

import pandas as pd import numpy as np d_data=pd.read_csv('d.csv') print(d_data) #d_data=(2,2,11,2, #11,2,2,2, #11,2,2,11, #2,2,2,11, #11,2,2,2) #d_n_data=np.array(d_data) #d_l_data=tolist(d_n_data) #print(d_n_data) result =tuple ([tuple(e) for e in d_data]) d_s_index=tuple() d_z_index=tuple() d_m_index=tuple() print(result) for i in P: for j in W: d_index=(i,j) d_t_index=tuple(d_index) d_m_index=d_s_index+d_t_index temp=d_m_index d_s_index=temp d_z_index=d_m_index d_m_index=tuple() print(d_z_index) d=zip(dict(d_z_index,result)) print(d)
実行結果 1 2 3 4 0 2 2 11 2 1 11 2 2 2 2 11 2 2 11 3 2 2 2 11 4 11 2 2 2 (('1',), ('2',), ('3',), ('4',)) (1, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 4, 2, 1, 2, 2, 2, 3, 2, 4, 3, 1, 3, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 1, 4, 2, 4, 3, 4, 4, 5, 1, 5, 2, 5, 3, 5, 4)

自分で試したこと
zip(dict)結合を試してみたのですが,うまくいきませんでした。
型がタプルであるため、要素を、(1,1),(1,2)という形に変更しようとしたのですが、やり方が分からず、一つのタプルになっているのが上の実行結果です。
numpyを用いて
print(d_data)は
arrayに変更すると5×4の行列にはなるのですが、
実行出来ませんでした。
エラーメッセージとして

dict expected at most1 arguments, got 2

と出ていました。
進捗がいきずまって本当に困っています。回答お願いします。

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mather

2021/09/07 08:21

- Teratailではマルチポストは非推奨です(1T2R3M4さんの指摘の通り) - ソースコードやエラーメッセージはコードブロック (```) で囲んで提示しましょう。インデントがわからなくなるとPythonコードは正しく読むことができなくなります。 - うまくいきません、ではなく、具体的な「期待される結果」も書きましょう。
TakaiY

2021/09/07 08:36

「上のようなd-(tuple):value-添え字のtupleをキーに値を辞書として表現するデータ形式にpython3.9でcsv形式のファイルを取り込んで、pandasを用いて変更したい」の意味がまったくわかりません。 元のcsvはどのような形で値が入っていますか。 結果としてどのようなデータが必要ですか。 pandasはを使いたい理由は何ですか?
mather

2021/09/07 10:25

コードブロックで囲むまではいいのですが、元のコードにあるはずのインデントが消えています。
OGlp5b5kJbOKRyk

2021/09/07 10:30

本当ですね。ありがとうございます。書き換えます。
OGlp5b5kJbOKRyk

2021/09/08 05:38

読みました。ありがとうございます。
guest

回答2

0

ベストアンサー

Python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3d_data=pd.read_csv('d.csv') 4df = d_data.dropna(how='all', axis=1) 5dic = {(i+1,j+1):d for i in range(len(df)) for j, d in enumerate(df.values[i])} 6print(dic) 7=> 8{(1, 1): 2, (1, 2): 2, (1, 3): 11, (1, 4): 2, (2, 1): 11, (2, 2): 2, (2, 3): 2, (2, 4): 2, (3, 1): 11, (3, 2): 2, (3, 3): 2, (3, 4): 11, (4, 1): 2, (4, 2): 2, (4, 3): 2, (4, 4): 11, (5, 1): 11, (5, 2): 2, (5, 3): 2, (5, 4): 2}

投稿2021/09/07 11:31

lehshell

総合スコア1156

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OGlp5b5kJbOKRyk

2021/09/07 12:35

ありがとうございます。pandasを使って実現して頂いて、本当に助かります。
guest

0

こういう処理はpandasでやるのは合わないと思っているのと、できないのでpandas無しでやってみました。

csvファイルの各行最後のカンマは消さないと動きません。

python

1import csv 2 3d = {} 4with open('input_data.csv') as f: 5 c = csv.DictReader(f) 6 for k1, l in enumerate(c, 1): 7 for k2 in l: 8 d[k1, int(k2)] = int(l[k2]) 9 10print(d)

投稿2021/09/07 10:52

TakaiY

総合スコア13790

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OGlp5b5kJbOKRyk

2021/09/07 11:14

ありがとうございます。プログラムが無事動きました。ご親切にありがとうございます。本当に助かりました。m(_ _)m
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