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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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pandas 辞書型の小数点以下の非表示

OGlp5b5kJbOKRyk

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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。

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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2021/09/22 18:54

編集2021/09/22 19:13

Pythonでpandasのデータを用いて、最適化問題を解いている際、辞書形式の{1:3,2:4,3:5100:4}まである
dictを使おうと思うのですが、{1.0:3.0,2.0:4.0,3.0:5.0
100.0:4.0}
という表示になっているため、エラーが生じます。
Excelからデータ挿入後に辞書型にした後に、小数点以下を切り捨てたいです。
やってみたこと
astype(‘int64’)を使ってみたのですが、上手く行きませんでした。
あと、list型についても小数点以下切り捨ての方法をお願いします。

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python

1>>> d_float = {1.0:3.0,2.0:4.0,3.0:5.0,100.0:4.0} 2>>> d_int = {int(key):int(value) for key, value in d_float.items()} 3>>> print(d_int) 4{1: 3, 2: 4, 3: 5, 100: 4} 5>>> 6>>> l_float = list(d_float.keys()) 7>>> print(l_float) 8[1.0, 2.0, 3.0, 100.0] 9>>> l_int = [int(x) for x in l_float] 10>>> print(l_int) 11[1, 2, 3, 100]

詳細は、公式ドキュメント 5.1.3. リストの内包表記公式ドキュメント 5.5. 辞書型 (dictionary)をお読みください。

投稿2021/09/22 22:29

編集2021/09/22 22:33
ppaul

総合スコア24666

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OGlp5b5kJbOKRyk

2021/09/23 11:36

丁寧な説明ありがとうございます。おかげで助かりました。
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