python リストの要素を比較し順番の追加

Question

前提・実現したいこと

現在の出力
'加工順番'：：同じ機械ごとに加工順番を上から決めている

['作業者', '機械', '加工順序', '前段取り', '後段取り', '加工時間', '正味前段取り', '正味後段取り', '前段取り_済', '加工_済', '後段取り_済']
[[ 6. 5. 1. 16. 10. 115. 16. 10. 0. 0. 0.]
[ 6. 9. 1. 17. 12. 157. 17. 12. 0. 0. 0.]
[ 4. 10. 1. 11. 7. 134. 11. 7. 0. 0. 0.]
[ 8. 11. 1. 23. 7. 138. 23. 7. 0. 0. 0.]
[ 7. 11. 2. 16. 12. 95. 16. 12. 0. 0. 0.]
[ 2. 12. 1. 12. 13. 107. 12. 13. 0. 0. 0.]
[ 6. 1. 1. 17. 8. 133. 17. 8. 0. 0. 0.]
[ 5. 9. 2. 28. 15. 138. 28. 15. 0. 0. 0.]
[ 2. 7. 1. 12. 7. 57. 12. 7. 0. 0. 0.]
[ 2. 1. 2. 19. 6. 149. 19. 6. 0. 0. 0.]
[ 2. 11. 3. 12. 7. 121. 12. 7. 0. 0. 0.]
[ 1. 7. 2. 30. 7. 115. 30. 7. 0. 0. 0.]
[ 6. 2. 1. 14. 6. 95. 14. 6. 0. 0. 0.]
[ 4. 5. 2. 21. 6. 75. 21. 6. 0. 0. 0.]
[ 7. 1. 3. 25. 14. 63. 25. 14. 0. 0. 0.]
[ 6. 8. 1. 19. 15. 108. 19. 15. 0. 0. 0.]
[ 2. 8. 2. 26. 7. 109. 26. 7. 0. 0. 0.]
[ 3. 2. 2. 22. 6. 159. 22. 6. 0. 0. 0.]
[ 8. 7. 3. 10. 5. 169. 10. 5. 0. 0. 0.]
[ 2. 7. 4. 19. 7. 174. 19. 7. 0. 0. 0.]
[ 2. 5. 3. 17. 10. 87. 17. 10. 0. 0. 0.]
[ 6. 6. 1. 21. 12. 86. 21. 12. 0. 0. 0.]
[ 8. 8. 3. 17. 11. 100. 17. 11. 0. 0. 0.]
[ 2. 5. 4. 24. 10. 117. 24. 10. 0. 0. 0.]
[ 8. 10. 2. 26. 7. 126. 26. 7. 0. 0. 0.]]

実現したい出力
'加工順番'：：加工順序を機械ごとに、前段取りの値が小さいものから割り付けたい
（実現したい出力例）
[[ 6. 5. 3. 16. 10. 115. 16. 10. 0. 0. 0.]
[ 6. 9. 1. 17. 12. 157. 17. 12. 0. 0. 0.]
[ 4. 5. 4. 11. 7. 134. 11. 7. 0. 0. 0.]
[ 8. 5. 1. 23. 7. 138. 23. 7. 0. 0. 0.]
[ 7. 2. 1. 16. 12. 95. 16. 12. 0. 0. 0.]
[ 2. 5. 2. 12. 13. 107. 12. 13. 0. 0. 0.]
2番目の要素の同じ値ごとに4番目の要素を比較し小さいものから3番目の要素に順番を付けたい

for i in self.array_machine:
self.order_sample[int(i-1)] += 1
self.order.append(self.order_sample[int(i-1)])

    self.array_order = np.array(self.order).reshape(JOB,1)

この部分を変えたい

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

import numpy as np
import pandas as pd
import random
import os
import openpyxl
from openpyxl.descriptors.base import Length

# 問題の設定
JOB = 25 # ジョブの個数
WORKER = 8 # 作業員の人数
MACHINE = 12


# 個体をdataframe型で保存するための項目
columns = ["作業者","機械","加工順序","前段取り","後段取り","加工時間","正味前段取り","正味後段取り","前段取り_済","加工_済","後段取り_済"]

class Chromosome:
    def __init__(self):
        # self.array_presetup_time = np.random.randint(PRESETUP_MIN,PRESETUP_MAX,(JOB,1)) # ジョブごとの前段取り作業時間の生成
        self.array_presetup_time = np.array([[16],[17],[11],[23],[16],[12],[17],[28],[12],[19],[12],[30],[14],[21],[25],[19],[26],[22],[10],[19],[17],[21],[17],[24],[26]])
        # self.array_process_time = np.random.randint(PROCESS_MIN,PROCESS_MAX,(JOB,1)) # ジョブごとの加工時間の生成
        self.array_process_time = np.array([[115],[157],[134],[138],[95],[107],[133],[138],[57],[149],[121],[115],[95],[75],[63],[108],[109],[159],[169],[174],[87],[86],[100],[117],[126]])
        # self.array_postsetup_time = np.random.randint(POSTSETUP_MIN,POSTSETUP_MAX,(JOB,1)) # ジョブごとの後段取り作業時間の生成
        self.array_postsetup_time = np.array([[10],[12],[7],[7],[12],[13],[8],[15],[7],[6],[7],[7],[6],[6],[14],[15],[7],[6],[5],[7],[10],[12],[11],[10],[7]])
        self.array_worker = np.random.randint(1,WORKER+1,(JOB,1)) # ジョブごとの担当作業者の決定
        self.array_machine = np.random.randint(1,MACHINE+1,(JOB,1)) # ジョブごとの担当機械の決定
        
        self.order_sample = [0] * MACHINE
        self.order = []
        # 加工順番の決定
        for i in self.array_machine:
            self.order_sample[int(i-1)] += 1
            self.order.append(self.order_sample[int(i-1)])
            
        self.array_order = np.array(self.order).reshape(JOB,1)
        
        # 正味前段取り時間
        self.list_net_presetup_time = []
        self.list_net_postsetup_time = []
        for i in range(JOB):
            self.ability = SKILL_LEVEL[(int(self.array_worker[i])),int(self.array_machine[i])]
            self.net_presetup_time = self.array_presetup_time[i] * self.ability
            self.net_postsetup_time = self.array_postsetup_time[i] * self.ability
            self.list_net_presetup_time.append(self.net_presetup_time)
            self.list_net_postsetup_time.append(self.net_postsetup_time)
        self.array_net_presetup_time = np.array(self.list_net_presetup_time).reshape(JOB,1)
        self.array_net_postsetup_time = np.array(self.list_net_postsetup_time).reshape(JOB,1)
        
        self.array_binary = np.zeros((JOB,3))

        # 一つの行列に結合
        self.gene = np.concatenate([self.array_worker,self.array_machine,self.array_order,self.array_presetup_time,
        self.array_postsetup_time,self.array_process_time,
            self.array_net_presetup_time,self.array_net_postsetup_time,self.array_binary],axis = 1)
        # self.MUTATION_RATE = 0.05 # 突然変異率

        self.df = pd.DataFrame(self.gene,columns = columns)

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

Pandas のデータフレームとして取り扱う方が楽なのでそうします。

if __name__ == '__main__':
    ch = Chromosome()
    ch.df['加工順序'] = ch.df.groupby('機械')['前段取り'].rank(ascending=False).astype(int)
    print(ch.df[ch.df.columns[:4]].to_markdown(index=False))

作業者	機械	加工順序	前段取り
6	5	4	16
6	9	2	17
4	10	2	11
8	11	1	23
7	11	2	16
2	12	1	12
6	1	3	17
5	9	1	28
2	7	3	12
2	1	2	19
2	11	3	12
1	7	1	30
6	2	2	14
4	5	2	21
7	1	1	25
6	8	2	19
2	8	1	26
3	2	1	22
8	7	4	10
2	7	2	19
2	5	3	17
6	6	1	21
8	8	3	17
2	5	1	24
8	10	1	26

出力結果が「実現したい出力」と異なる様なので確認します。

print(ch.df.loc[ch.df['機械']==5, ch.df.columns[:4]])

    作業者  機械  加工順序  前段取り
0        6     5         4        16
13       4     5         2        21
20       2     5         3        17
23       2     5         1        24