for分で回した分だけ変数も作成したい

Question

質問

Pythonでデータ分析をしている初学者です。
5人の生徒の5つのテスト結果が格納されたデータフレームがあります。
テストの結果から、特定の生徒の成績が表示されたRadarChartを作成したいと考えております。

その前段階で、5人の5つのテスト結果を正規化し、変数化したものをリストに格納し
その後のRadarChartを作成する関数の中で参照するという形をとっています。

前段階の部分、指定の生徒のテスト結果を各テストごとに正規化しているため、同じような文脈が5つあるのですが、
どのようにすればここの部分、簡素化するでしょうか？

「案1」のようにfor分で回してみると、正規化されたスコアが5つしっかりと出てきますが、変数が固定されてしまうため、グラフ作成前のvalues = [s1_p, s2_p, s3_p, s4_p, s5_p]の中に同じように格納できません。

変数もfor分で回した分だけ作成できれば良いのですが…。

何か良い案、どうかご教授の程よろしくお願いいたします。

該当のソースコード

def radar(student):
    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import japanize_matplotlib
    from sklearn import preprocessing

    df = pd.DataFrame({
            "Students":["Takahashi","Aoki","Yamada","Nakamura","Ogawa"],
            "Score1":[30,40,50,55,20],
            "Score2":[10,50,60,60,25],
            "Score3":[35,40,20,30,25],
            "Score4":[60,50,20,35,35],
            "Score5":[45,40,40,35,50]
    })

    df = df.set_index("Students")

    ## Score1
    # transpose
    s1 = df["Score1"].values[:,None] 
    # Maxを10に変更
    mm = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 10)) 
    # 正規化
    s1_nor = mm.fit_transform(s1)
    # 元の pandas.Series 型インスタンスに戻す
    s1_s = pd.Series(s1_nor[:,0], index=df["Score1"].index)
    # Select student 
    s1_p = s1_s[f"{student}"]

    ## Score2
    s2 = df["Score2"].values[:,None]
    s2_nor = mm.fit_transform(s2) 
    s2_s = pd.Series(s2_nor[:,0],index=df["Score2"].index)
    s2_p = s2_s[f"{student}"]

    ## Score3
    s3 = df["Score3"].values[:,None] 
    s3_nor = mm.fit_transform(s3)
    s3_s = pd.Series(s3_nor[:,0],index=df["Score3"].index)
    s3_p = s3_s[f"{student}"]

    ## Score4
    s4 = df["Score4"].values[:,None] 
    s4_nor = mm.fit_transform(s4)
    s4_s = pd.Series(s4_nor[:,0],index=df["Score4"].index)
    s4_p = s4_s[f"{student}"]

    ## Score5
    s5 = df["Score5"].values[:,None] 
    s5_nor = mm.fit_transform(s5)
    s5_s = pd.Series(s5_nor[:,0],index=df["Score5"].index)
    s5_p = s5_s[f"{student}"]

    labels = ["Score1","Score2","Score3", "Score4","Score5"]
    values = [s1_p, s2_p, s3_p, s4_p, s5_p]

    def plot_polar(labels, values, imgname):
        angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(labels) + 1, endpoint=True)
        values = np.concatenate((values, [values[0]]))  # 閉じた多角形にする
        fig = plt.figure(figsize=(8,8), facecolor="White")
        ax = fig.add_subplot(1,1,1,polar=True)
        ax.plot(angles, values, 'o-',color="limegreen")  # 外枠
        ax.fill(angles, values, alpha=0.25,color="limegreen")  # 塗りつぶし
        ax.set_thetagrids(angles[:-1] * 180 / np.pi, labels,fontsize=14)  # 軸ラベル
        ax.set_title(f"{student}",fontsize=15)  # グラフタイトル
        ax.set_rgrids([]) # 円形の目盛線を消す
        ax.spines['polar'].set_visible(False) # 一番外側の円を消す
        ax.set_theta_zero_location("N")   # 始点を上(北)に変更
        ax.set_theta_direction(-1)     # 時計回りに変更(デフォルトの逆回り)
        rgrids = [0, 2, 4, 6, 8, 10] # メモリ軸の生成
        for grid_value in rgrids:     # 多角形の目盛線を引く
            grid_values = [grid_value] * (len(labels)+1)
            ax.plot(angles, grid_values, color="gray",  linewidth=0.5)
        for t in rgrids:  # メモリの値を表示する
            ax.text(x=0, y=t, s=t) # xが偏角、yが絶対値でテキストの表示場所が指定される
        ax.set_rlim(0, 10) # rの範囲を指定
        fig.subplots_adjust(bottom=0.05) # グラフ位置を下方に移動
    
    return plot_polar(labels, values, f"radar_{student}.png")

radar("Takahashi")

案1

def radar(student):
        for value in Scores:
                # transpose
                set = df[value].values[:,None]
                # Maxを10に変更
                mm = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 10))
                # 正規化
                set_nor = mm.fit_transform(set) 
                # 元の pandas.Series 型インスタンスに戻す
                set_s = pd.Series(set_nor[:,0], index=df[value].index)
                # Select Student
                set_p = set_s[f"{student}"]
                print(set_p)
radar("Takahashi")

案1結果

2.8571428571428577
0.0
7.5
10.0
6.666666666666668

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python3.9、VSCode

Answer 1

変数を作成する、んじゃなくて、リストを作っておいて追加していく、ってのでやりましょう

Comments

[8960]

出来ました！
ありがとうございました。