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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。

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[python]不要な値を非表示にしたいが、修正箇所がわからない

mona_beginner

総合スコア33

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CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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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。

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投稿2022/01/08 07:15

前提・実現したいこと

集合被覆問題を学ぶ過程で以下のサイトを参考に練習問題をしてみることにしました。
https://ichiyazuke.com/pulp-cover/

そこで、結果を表示する際にMemberの前に不要な数列が表示されます。(結果より:0,4,5)
どうやらメンバーの識別番号から1引いた数のようなのですが、表示の必要性が分からず非表示にしたい所存です。

しかし、プログラムのどこで表示されているか読み取ることができず困っています。

該当のソースコード

python

1import pulp 2import pandas as pd 3 4df = pd.read_csv('members.csv') 5 6# スコアテーブルの各行Lに対して、変数xi_jを生成し、 7# 新しい列'Var'として追加している。 8df['Var'] = [pulp.LpVariable(f'x{df.Member[L]}', cat="Binary") 9 for L in df.index] 10 11p = pulp.LpProblem('割り当て問題', sense=pulp.LpMinimize) 12# 先の定式化で定義した通りに目的関数を登録する。 13p += pulp.lpDot(df.Cost, df.Var), '目的関数' 14for i in ['K', 'E', 'S', 'H', 'O', 'A', 'P']: 15 p += pulp.lpDot(df[i], df.Var) >= 1, f'役割{i}' 16 17# 制約条件をすべて登録したので解を求める 18result = p.solve() 19# LpStatusが`optimal`なら最適解が得られた事になる 20print(pulp.LpStatus[result]) 21# 目的関数の値 22print(pulp.value(p.objective)) 23# 'Var'変数の結果の値をまとめて'Val'列にコピーしている 24df['Val'] = df.Var.apply(pulp.value) 25# 雇用するメンバー 26print(df[df.Val > 0])

csv

1Member,K,E,S,H,O,A,P,Cost 21,1,0,0,0,0,1,1,400 32,0,1,0,0,1,0,1,420 43,0,0,0,1,0,0,1,220 54,1,0,1,0,0,0,0,280 65,0,0,1,0,1,0,0,300 76,0,1,0,1,0,1,0,380 87,1,0,0,1,0,0,0,280 98,0,0,1,0,0,0,1,290 109,0,1,0,0,1,0,0,350 1110,0,0,0,1,0,1,1,450

###結果
Optimal
1080.0
Member K E S H O A P Cost Var Val
0 1 1 0 0 0 0 1 1 400 x1 1.0
4 5 0 0 1 0 1 0 0 300 x5 1.0
5 6 0 1 0 1 0 1 0 380 x6 1.0

※太字の部分が問題の箇所です

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meg_

2022/01/08 11:41

> 結果を表示する際にMemberの前に不要な数列が表示されます データフレームのインデックスのことでしょうか?通常構成要素として表示されますが特段の問題がなければそういうものと理解された方が良いように思います。 https://note.nkmk.me/python-pandas-dataframe-values-columns-index/
mona_beginner

2022/01/10 10:28

ありがとうございます。読んでみます
guest

回答1

0

ベストアンサー

Member 列をインデックスにする対応が考えられます。

python

1# 雇用するメンバー 2#print(df[df.Val > 0]) 3print(df[df.Val > 0].set_index('Member')) 4 5# 6 K E S H O A P Cost Var Val 7Member 81 1 0 0 0 0 1 1 400 x1 1.0 95 0 0 1 0 1 0 0 300 x5 1.0 106 0 1 0 1 0 1 0 380 x6 1.0

投稿2022/01/08 07:25

melian

総合スコア19703

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