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101
101
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```
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102
102
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|
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103
|
+
import pandas as pd
|
|
104
|
+
|
|
105
|
+
import numpy as np
|
|
106
|
+
|
|
103
107
|
d_data=pd.read_csv('d.csv')
|
|
104
108
|
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105
109
|
print(d_data)
|
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106
110
|
|
|
111
|
+
#d_data=(2,2,11,2,
|
|
112
|
+
|
|
113
|
+
#11,2,2,2,
|
|
114
|
+
|
|
115
|
+
#11,2,2,11,
|
|
116
|
+
|
|
117
|
+
#2,2,2,11,
|
|
118
|
+
|
|
119
|
+
#11,2,2,2)
|
|
120
|
+
|
|
121
|
+
#d_n_data=np.array(d_data)
|
|
122
|
+
|
|
123
|
+
#d_l_data=tolist(d_n_data)
|
|
124
|
+
|
|
125
|
+
#print(d_n_data)
|
|
126
|
+
|
|
127
|
+
result =tuple ([tuple(e) for e in d_data])
|
|
128
|
+
|
|
107
129
|
d_s_index=tuple()
|
|
108
130
|
|
|
109
131
|
d_z_index=tuple()
|
|
110
132
|
|
|
111
133
|
d_m_index=tuple()
|
|
112
134
|
|
|
135
|
+
print(result)
|
|
136
|
+
|
|
113
137
|
for i in P:
|
|
114
138
|
|
|
115
|
-
for j in W:
|
|
139
|
+
for j in W:
|
|
116
|
-
|
|
140
|
+
|
|
117
|
-
d_index=(i,j)
|
|
141
|
+
d_index=(i,j)
|
|
118
|
-
|
|
142
|
+
|
|
119
|
-
d_t_index=tuple(d_index)
|
|
143
|
+
d_t_index=tuple(d_index)
|
|
120
|
-
|
|
144
|
+
|
|
121
|
-
d_m_index=d_s_index+d_t_index
|
|
145
|
+
d_m_index=d_s_index+d_t_index
|
|
122
|
-
|
|
146
|
+
|
|
123
|
-
temp=d_m_index
|
|
147
|
+
temp=d_m_index
|
|
124
|
-
|
|
148
|
+
|
|
125
|
-
d_s_index=temp
|
|
149
|
+
d_s_index=temp
|
|
126
|
-
|
|
150
|
+
|
|
127
|
-
d_z_index=d_m_index
|
|
151
|
+
d_z_index=d_m_index
|
|
128
|
-
|
|
152
|
+
|
|
129
|
-
d_m_index=tuple()
|
|
153
|
+
d_m_index=tuple()
|
|
130
154
|
|
|
131
155
|
print(d_z_index)
|
|
132
156
|
|
|
133
|
-
d=zip(dict(d_z_index,
|
|
157
|
+
d=zip(dict(d_z_index,result))
|
|
134
158
|
|
|
135
159
|
print(d)
|
|
136
160
|
|
|
@@ -142,17 +166,19 @@
|
|
|
142
166
|
|
|
143
167
|
実行結果
|
|
144
168
|
|
|
145
|
-
1 2 3 4
|
|
169
|
+
1 2 3 4
|
|
146
|
-
|
|
170
|
+
|
|
147
|
-
0 2 2 11 2
|
|
171
|
+
0 2 2 11 2
|
|
148
|
-
|
|
172
|
+
|
|
149
|
-
1 11 2 2 2
|
|
173
|
+
1 11 2 2 2
|
|
150
|
-
|
|
174
|
+
|
|
151
|
-
2 11 2 2 11
|
|
175
|
+
2 11 2 2 11
|
|
152
|
-
|
|
176
|
+
|
|
153
|
-
3 2 2 2 11
|
|
177
|
+
3 2 2 2 11
|
|
154
|
-
|
|
178
|
+
|
|
155
|
-
4 11 2 2 2
|
|
179
|
+
4 11 2 2 2
|
|
180
|
+
|
|
181
|
+
(('1',), ('2',), ('3',), ('4',))
|
|
156
182
|
|
|
157
183
|
(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)
|
|
158
184
|
|
2
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CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
|
@@ -136,6 +136,10 @@
|
|
|
136
136
|
|
|
137
137
|
```
|
|
138
138
|
|
|
139
|
+
|
|
140
|
+
|
|
141
|
+
```
|
|
142
|
+
|
|
139
143
|
実行結果
|
|
140
144
|
|
|
141
145
|
1 2 3 4
|
1
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|
File without changes
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CHANGED
|
@@ -1,16 +1,104 @@
|
|
|
1
|
-
|
|
1
|
+
```
|
|
2
2
|
|
|
3
|
-
(
|
|
3
|
+
d={(1,1):2,(1,2):2,(1,3):11,(1,4):2,
|
|
4
4
|
|
|
5
|
-
(
|
|
5
|
+
(2,1):11,(2,2):2,(2,3):2,(2,4):2,
|
|
6
6
|
|
|
7
|
-
(
|
|
7
|
+
(3,1):11,(3,2):2,(3,3):2,(3,4):11,
|
|
8
8
|
|
|
9
|
+
(4,1):2,(4,2):2,(4,3):2,(4,4):11,
|
|
10
|
+
|
|
9
|
-
(5,1):
|
|
11
|
+
(5,1):11,(5,2):2,(5,3):2,(5,4):2,
|
|
10
12
|
|
|
11
13
|
}
|
|
12
14
|
|
|
15
|
+
```
|
|
16
|
+
|
|
17
|
+
|
|
18
|
+
|
|
13
19
|
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。
|
|
20
|
+
|
|
21
|
+
理由:
|
|
22
|
+
|
|
23
|
+
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。
|
|
24
|
+
|
|
25
|
+
|
|
26
|
+
|
|
27
|
+
求められる結果
|
|
28
|
+
|
|
29
|
+
|
|
30
|
+
|
|
31
|
+
```
|
|
32
|
+
|
|
33
|
+
|
|
34
|
+
|
|
35
|
+
print(d)
|
|
36
|
+
|
|
37
|
+
|
|
38
|
+
|
|
39
|
+
```
|
|
40
|
+
|
|
41
|
+
|
|
42
|
+
|
|
43
|
+
```
|
|
44
|
+
|
|
45
|
+
|
|
46
|
+
|
|
47
|
+
{(1,1):2,(1,2):2,(1,3):11,(1,4):2,
|
|
48
|
+
|
|
49
|
+
(2,1):11,(2,2):2,(2,3):2,(2,4):2,
|
|
50
|
+
|
|
51
|
+
(3,1):11,(3,2):2,(3,3):2,(3,4):11,
|
|
52
|
+
|
|
53
|
+
(4,1):2,(4,2):2,(4,3):2,(4,4):11,
|
|
54
|
+
|
|
55
|
+
(5,1):11,(5,2):2,(5,3):2,(5,4):2,
|
|
56
|
+
|
|
57
|
+
}
|
|
58
|
+
|
|
59
|
+
|
|
60
|
+
|
|
61
|
+
```
|
|
62
|
+
|
|
63
|
+
|
|
64
|
+
|
|
65
|
+
csvファイル
|
|
66
|
+
|
|
67
|
+
|
|
68
|
+
|
|
69
|
+
csvファイルには、Excelで作成した
|
|
70
|
+
|
|
71
|
+
|
|
72
|
+
|
|
73
|
+
```
|
|
74
|
+
|
|
75
|
+
|
|
76
|
+
|
|
77
|
+
1,2,3,4,
|
|
78
|
+
|
|
79
|
+
2,2,11,2,
|
|
80
|
+
|
|
81
|
+
11,2,2,2,
|
|
82
|
+
|
|
83
|
+
11,2,2,11,
|
|
84
|
+
|
|
85
|
+
2,2,2,11,
|
|
86
|
+
|
|
87
|
+
11,2,2,2,
|
|
88
|
+
|
|
89
|
+
|
|
90
|
+
|
|
91
|
+
```
|
|
92
|
+
|
|
93
|
+
|
|
94
|
+
|
|
95
|
+
の1番上はindexで1,2,3,4で5×4の行列が入っています。
|
|
96
|
+
|
|
97
|
+
|
|
98
|
+
|
|
99
|
+
|
|
100
|
+
|
|
101
|
+
```
|
|
14
102
|
|
|
15
103
|
d_data=pd.read_csv('d.csv')
|
|
16
104
|
|
|
@@ -21,8 +109,6 @@
|
|
|
21
109
|
d_z_index=tuple()
|
|
22
110
|
|
|
23
111
|
d_m_index=tuple()
|
|
24
|
-
|
|
25
|
-
print(result)
|
|
26
112
|
|
|
27
113
|
for i in P:
|
|
28
114
|
|
|
@@ -44,6 +130,12 @@
|
|
|
44
130
|
|
|
45
131
|
print(d_z_index)
|
|
46
132
|
|
|
133
|
+
d=zip(dict(d_z_index,d_data)
|
|
134
|
+
|
|
135
|
+
print(d)
|
|
136
|
+
|
|
137
|
+
```
|
|
138
|
+
|
|
47
139
|
実行結果
|
|
48
140
|
|
|
49
141
|
1 2 3 4
|
|
@@ -60,13 +152,37 @@
|
|
|
60
152
|
|
|
61
153
|
(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)
|
|
62
154
|
|
|
155
|
+
|
|
156
|
+
|
|
157
|
+
```
|
|
158
|
+
|
|
159
|
+
|
|
160
|
+
|
|
63
161
|
自分で試したこと
|
|
64
162
|
|
|
65
163
|
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。
|
|
66
164
|
|
|
165
|
+
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。
|
|
166
|
+
|
|
167
|
+
numpyを用いて
|
|
168
|
+
|
|
169
|
+
print(d_data)は
|
|
170
|
+
|
|
171
|
+
arrayに変更すると5×4の行列にはなるのですが、
|
|
172
|
+
|
|
173
|
+
実行出来ませんでした。
|
|
174
|
+
|
|
67
175
|
エラーメッセージとして
|
|
68
176
|
|
|
177
|
+
|
|
178
|
+
|
|
179
|
+
```
|
|
180
|
+
|
|
69
181
|
dict expected at most1 arguments, got 2
|
|
182
|
+
|
|
183
|
+
|
|
184
|
+
|
|
185
|
+
```
|
|
70
186
|
|
|
71
187
|
と出ていました。
|
|
72
188
|
|