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aso01, aso02, aso03, aso04, aso05, aso06, aso07, aso08, aso09 = [mydata01.iloc[j-62:j+625, 0] for i in a_num1]
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valuesとtolist()の型について
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それぞれ`pandas.DataFrame`、`numpy.array`、`list`と型が異なります。
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その為、その後にコールできるメソッドも異なります。
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```python
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import pandas as pd
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a = pd.DataFrame()
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a['a'] = ['a']
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print(type(a.iloc[:, :]))
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+
#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
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+
print(type(a.iloc[:, :].values))
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+
#<class 'numpy.ndarray'>
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print(type(a.iloc[:, :].values.tolist()))
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#<class 'list'>
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valuesとtolist()の挙動について
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渡されているものに対して変更を行った場合の振る舞いが異なります。
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副作用の出るような振る舞いはpythonでは基本的に好ましくありません。
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どうしても必要な場合もありますが、往々にしてもっとわかりやすく記述する方法があります。
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```python
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import pandas as pd
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a = pd.DataFrame()
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a['a'] = ['a']
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b = a.iloc[:, :].values.tolist()
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print(a)
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#データフレームaを確認します。
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a
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0 a
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#bはリストとして振る舞います。
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b[0][0] = 'b'
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print(a)
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#.tolist()をしてコピーされたので、bを操作してもデータフレームaに変更はありません。
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'''
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a
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0 a
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b = a.iloc[:, :].values
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print(a)
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#再び確認
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'''
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a
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0 a
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'''
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b[0][0] = 'b'
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print(a)
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#aの中のポインターとして渡されているので、bを変えるとデータフレームaも変更されています。
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'''
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a
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0 b
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特にこれらが正しいというわけではありませんが、副作用とか関数型プログラミングのキーワードとしての読み物をいくつか。
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http://bugrammer.hateblo.jp/entry/2015/08/11/231617
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https://news.mynavi.jp/article/python-18/
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https://qiita.com/kwatch/items/03fd035a955235681577
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