質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

91.01%

  • Python

    5545questions

    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。

辞書型のデータをフィルターをかけて必要なものだけ取り出したいです.[python]

解決済

回答 1

投稿 編集

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 233

Chinatsu

score 11

前提・実現したいこと

現在,主成分分析を変数の組み合わせごとにブーストできるツールを作りたい.

今の状態↓
1.変数のパターン表を作成
2.パターン表をもとに繰り返し処理で因子分析をかける
3.辞書型で分析の結果を格納(printで出力すると以下のように出力されます)
[(変数1,変数3,変数6),array([9.733,2.144,0.002])

[解決したいこと]
パターンの数だけ結果がありますので,条件をかけて良い結果だけを抽出して,DataFrameとして格納したいのです.

・かけたい条件:array[数値1,数値2,数値3]の数値1の値が9より大きいものだけを抽出する.

発生している問題・エラーメッセージ

辞書型

出ていません.

該当のソースコード

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas
import random
import itertools
from sklearn.decomposition import PCA
import pickle
#========= Data========================================#
dataset = pandas.read_csv('demo01.csv')
dataset_df = pandas.DataFrame(dataset)
names  = dataset_df.head(0)
names_data = list(names)
pattern_list = []
for kumiawase in itertools.combinations(names_data,5):
    pattern_list.append(kumiawase)
patternkey = dict.fromkeys(pattern_list)

def PCAb(pattern_list):
    for n,PCAboost in enumerate(pattern_list):
        data_list = []
        for i in range(len(PCAboost)):
            col_num = (dataset.columns==PCAboost[i]).tolist().index(True)
            data_list.append(dataset.T.iloc[col_num][:])
        data = pandas.DataFrame(np.array(data_list).T, columns=PCAboost)
        pca = PCA(n_components=3)
        pcafit = pca.fit(X=data)
        transformed = pcafit.transform(data)
        #分析結果をもとにデータセットを主成分に変換する
        variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_
        patternkey[PCAboost] = variance_ratio
        if n%10 :
            with open('picklepcadata.pickle',mode='wb') as B:
                pickle.dump(patternkey,B)

PCAb(pattern_list)
print(patternkey)

試したこと

for x in patternkey:
for key,value in patternkey[x][PCAboost].items():
print(pattern,value_variance_ratio)

補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)

ここを使用することが初めてで説明がわかりにくいかもしれません.もし不明な点がありましたら,ご指摘お願いします.プログラム初心者です.

python3

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

回答 1

checkベストアンサー

+1

こんな感じでしょうか?

import numpy as np

patternkey = {('a','b','c'):np.array([9.733,2.144,0.002]), ('a','b','d'):np.array([8.733,2.144,0.002])}
print(patternkey)

for key, val in patternkey.items():
    if val[0] > 9: # 配列の0番目の要素が9より大きい
        print( key,val)

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 91.01%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る

  • Python

    5545questions

    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。