常連

自己紹介

```コードです
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import csv

from math import pi


fn = 'yu1.csv'
df = pd.DataFrame({
'group': ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14', '15', '16','17','18','19','20','21','22','23','24','25','26','27','28','29','30','31','32','33','34','35','36'],
'var1': [1004.72,445.717,862.441,550.069,848.328,550.067,815.25,739.188,923.845,871.974,886.006,549.924,838.862,706.268,938.187,810.32,824.671,933.573,928.955,1194.19,985.606,1492.45,781.973,928.788,777.108,1194.08,616.147,1421.46,995.02,426.756,1009.43,435.993,923.875,426.812,0,0],
'var2': [1004.72,426.553,862.482,516.789,852.879,521.388,815.141,701.361,933.637,810.522,881.393,512.215,838.862,706.268,938.187,810.32,810.192,900.394,886.111,1184.49,961.972,1478.15,796.163,890.991,777.304,1170.25,639.949,1407.18,995.02,398.15,1009.43,435.993,919.39,398.261,0,0],
'var3': [1004.6,407.834,867.131,493.143,852.879,502.434,815.141,668.288,961.761,772.42,886.006,488.263,838.862,706.268,938.187,810.32,786.683,886.181,838.717,1170.37,886.241,1463.97,805.531,881.328,786.741,1151.4,649.403,1350.29,990.412,388.887,1009.43,435.993,919.278,388.74,0,0],
'var4': [1004.51,426.553,862.482,493.143,852.931,502.434,815.067,654.097,966.61,734.603,881.393,488.263,838.862,706.268,938.187,810.32,767.724,890.919,810.402,1184.49,800.798,1459.25,805.531,886.206,890.911,1113.53,649.403,1350.29,990.236,393.771,1009.43,435.993,914.62,393.594,0,0],
'var5': [999.991,426.553,862.482,493.143,853.194,502.434,810.572,630.487,971.45,701.682,881.307,488.263,838.862,706.268,938.187,810.32,744.057,890.919,777.037,1184.49,696.768,1459.25,805.531,886.206,923.869,1075.48,649.403,1307.59,980.821,393.771,1009.43,435.993,909.906,393.594,0,0],
'var6': [999.782,426.595,852.904,493.143,853.194,502.434,810.572,630.487,990.414,701.642,834.012,488.263,838.862,706.268,935.9456667,810.0963333,744.001,890.919,739.468,1189.26,625.583,1459.25,796.163,886.206,933.686,1042.56,729.828,1189.24,976.095,393.771,1009.43,435.993,909.833,393.594,0,0],
'var7': [999.618,436.296,848.279,507.037,853.144,507.13,810.572,630.487,999.845,701.642,819.92,493.098,838.862,706.268,933.7043333,809.8726667,734.466,909.862,710.86,1194.09,568.794,1459.29,777.394,900.319,961.718,1032.96,767.634,1189.41,971.601,412.48,1009.43,435.993,905.121,403.219,0,0],
'var8': [995.008,464.611,843.506,512.124,853.194,516.664,810.572,630.487,1004.53,701.642,815.103,502.56,838.862,706.268,931.463,809.649,734.419,923.938,696.72,1194.1,559.34,1463.97,777.26,909.822,966.625,1028.25,767.771,1156.28,971.505,436.092,1009.43,435.993,905.121,431.623,0,0],
'var9': [995.008,478.915,843.417,544.984,857.668,544.958,815.047,658.766,1004.53,701.642,814.998,531.003,838.862,706.268,929.2216667,809.4253333,715.696,938.213,692.032,1203.46,549.831,1468.76,772.634,924.114,966.625,1028.25,786.638,1189.41,971.505,459.956,1009.43,435.993,905.121,450.398,0,0],
'var10': [995.008,497.657,843.417,550.113,857.668,554.643,819.837,668.44,1004.53,729.824,814.993,545.097,838.862,706.268,926.9803333,809.2016667,706.269,947.716,692.032,1203.5,549.803,1482.94,772.61,928.78,966.625,1028.25,786.638,1189.41,971.505,469.343,1009.43,435.993,905.121,469.182,0,0],
'var11': [995.008,507.375,843.417,559.395,857.668,568.762,824.692,696.543,1004.53,744.211,814.993,549.954,838.862,706.268,924.739,808.978,706.269,952.453,692.032,1203.57,549.803,1487.48,772.61,933.514,966.625,1028.25,824.539,1264.85,971.505,478.863,1009.43,435.993,914.497,474.073,0,0],
'var12': [999.585,512.088,843.417,564.085,857.923,573.653,829.24,701.381,1004.52,772.284,814.993,554.546,838.862,706.268,922.4976667,808.7543333,706.269,957.264,692.032,1222.31,549.803,1487.56,772.601,942.981,961.841,1047.26,886.194,1326.58,980.854,488.278,1009.43,435.993,919.184,474.394,0,0],
'var13': [999.776,516.729,843.602,573.494,862.55,582.848,829.36,701.578,999.969,777.416,814.993,559.299,838.862,706.268,920.2563333,808.5306667,706.269,961.925,696.603,1227.04,549.831,1487.61,772.61,947.766,957.012,1080.44,924.19,1373.97,990.23,502.329,1009.43,435.993,923.983,488.233,0,0],
'var14': [1004.46,535.647,848.2,582.941,867.278,587.593,838.783,729.707,999.938,796.247,815.009,573.493,838.862,706.268,918.015,808.307,725.103,971.476,701.53,1231.82,549.949,1487.61,772.61,966.56,957.012,1118.06,966.816,1411.7,999.533,507.248,1009.43,435.993,924.101,493.046,0,0],



})

def make_spider(nrows, ncols, index, color, label=None, title=None, ax=None):
    categories=list(df)[1:]
    N = len(categories)

    angles = [n / float(N) * 2 * pi for n in range(N)]
    angles += angles[:1]

    if ax == None:
        ax = plt.subplot(nrows, ncols, index+1, polar=True)

    ax.set_theta_offset(pi / 2)
    ax.set_theta_direction(-1)

    plt.xticks(angles[:-1], categories, color='grey', size=8)

    ax.set_rlabel_position(0)
    plt.yticks([10,20,30], ["10","20","30"], color="grey", size=7)
    plt.ylim(0,40)

    values=df.loc[row].drop('group').values.flatten().tolist()
    values += values[:1]
    ax.plot(angles, values, color=color, linewidth=2, linestyle='solid', label=label)
    ax.fill(angles, values, color=color, alpha=0.4)

    if title:
        plt.title(title, size=11, color=color, y=1.1)

my_dpi=96
plt.figure(figsize=(1000/my_dpi, 1000/my_dpi), dpi=my_dpi)

my_palette = plt.cm.get_cmap("Set2", len(df.index))

nr, nc = 3, 2
for row in range(0, len(df.index)):
    make_spider(nr, nc, row, title='group '+df['group'][row], color=my_palette(row))
plt.show()
   

n![イメージ説明](4f1015522c017e526366073afac7080a.png)= 3, 2
for row in range(0, len(df.index)):
    make_spider(nr, nc, row, title='group '+df['group'][row], color=my_palette(row))
plt.show()
```
```エラー
ValueError: num must be 1 <= num <= 6, not 7
```

円は1つにしたいのですが，6つできてしまいます．
![イメージ説明](02955cdb82be497ceb3ec30d1f332cb2.png)
csvファイルの横の数と縦の数を無理やり合わせているのですが，合わせずできる方法はありますでしょうか？
理想の図はこんな感じです．![イメージ説明](4f6fe921e608057c4fbad64172a9b321.png)

レーダーチャートを作成したいです．

Python3を用いて開発をしています。開発中のシステムには、`logging`を使い、途中経過やデバッグの頼りとなる情報を出力しています。

ただ、出力するメッセージをプログラムの中に直接、書き込んでしまっている現状が気になってしょうがないのです。

プログラムとメッセージを分離して、プログラム側はkeyを指定すればいいといった感じにしたいのです。

JSONやCSVくらいしか思いつかないのですが、より適したファイル形式はありませんか？

___

追記

「プログラムとメッセージを分離する」というのは、
ソースコードにログ用のメッセージをハードコーディングするのを避けたいということです。

例えば、以下のようなログ出力があるとします。

```python
logger.debug(f'処理回数が{i}回のときのXXXの結果: {xxx}')
```

しかし、あとから以下のように書き換えたくなったとします。

```python
logger.debug(f'処理数が{i}のXXXの結果: {xxx}')
```

あくまでメッセージが変わっただけで、出力したいことは変わっていません。

なので、下記のようにソースコードと別にして、ソースの変更ではないようにしたいです。

```python
logger.debug(messages[1])
```

```
# 外部ファイル
0: 処理Aのメッセージ
1: 処理数が{i}のXXXの結果: {xxx}
2: ...
```

こうしたこと（変数の埋め込みも含め）を実現にはどのような手段が考えられますでしょうか？

【Python】ログメッセージをプログラムから分離したい

google検索結果をスクレイピングしたいが、うまくできません。

次のようなコードで実行しているのですが、結果が反映されません。（エラーにもならず、結果が出力されない状態です。）

検索結果の内容とURLを出力したいところです。
ソースのセレクト部分について特に自信がなく、原因の可能性が高いと思っていますが、原因がわかりません。

原因、対策、おわかりになれば教えていただければ幸いです。


```python
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import csv
import re
 
list_keywd = [‘プログラミング’,’python’] 
page = 5                       

resp = requests.get('https://www.google.co.jp/search?num=' + str(page) + '&q=' + '　'.join(list_keywd))
resp.raise_for_status()

soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")

link_elem01 = soup.select('.r > a')

with open('TitleURL.csv','w',newline='',encoding='utf8') as outcsv:
    csvwriter = csv.writer(outcsv)
    csvwriter.writerow(['No','タイトル','URL'])
    for i in range(len(link_elem01)):
    
        url_text = link_elem01[i].get('href').replace('/url?q=','')
        url_text = re.sub('&.*', "", url_text)
 
        title_text = link_elem01[i].get_text()
        csvwriter.writerow([i+1,title_text,url_text])
    outcsv.close()
```

google検索結果をスクレイピングしたい

### 前提・実現したいこと

VaexというPythonのデータフレームライブラリで、dataframe(`vaex.dataframe.DataFrameArrays`)の演算がしたいです。

### 発生している問題・エラーメッセージ
pandasと同じ調子で計算しようとすると、エラーがでてしまいます（詳細はソースコードの部分にあります)

dataframe同士を足そうとしたりすると次のエラーがでます。
```
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'DataFrameArrays' and 'DataFrameArrays
```
dataframeに数字を足そうとすると次のエラーが出ます。
```
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'DataFrameArrays' and 'int'
```
### 該当のソースコード

例となる元データ`sample.csv`。これと同じ形式のものが複数あります。
``` csv
domain,y2017,y2018
hoge.com,1,0
hage.com,0,3
toge.net,5,8
```

具体的には、pandasだと以下のように行います。
```python
import pandas as pd
df_1 = pd.read_csv("sample1.csv").set_index("domain")
df_2 = pd.read_csv("sample2.csv").set_index("domain")

## y2017とかy2018といった列の数字が足し合わされる
df_1 + df_2

## 全部の列に同じ数字をたす
df_1 + 1
```

Vaexで同じことをやろうとしましたが、できないようです


```python
import pandas as pd
import vaex as vx

df_1 = pd.read_csv("sample1.csv").set_index("domain")
df_2 = pd.read_csv("sample2.csv").set_index("domain")

df_v_1 = vx.from_pandas(df_1)
df_v_2 = vx.from_pandas(df_2)

## y2017とかy2018といった列の数字が足し合わされる
## ..わけではなく、 `TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'DataFrameArrays' and 'DataFrameArrays' `になります
df_v_1 + df_v_2

## 全部の列に同じ数字をたす
## ..わけではなく、 `TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'DataFrameArrays' and 'int'`になります
df_v_1 + 1
```

### 試したこと

[vaexのチュートリアル](https://vaex.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html)にあるように、列ごとだと計算できるようです。
このときの`df_v_1.y_2017`などの型は`vaex.expression.Expression`です。
```python
df_v_1.y2017 + df_v_2.y2017 #エラーなし

df_v_1.y2017 + 1 #エラーなし
```

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Anaconda3を使っています。OSはCentOS7。
Pythonは3.7.3、Vaexは v1.0.0b6です。

Vaexライブラリでのdataframe(中身は行列)の演算の方法がわかりません

現在Seleniumを利用したTwitterへのログオン機能を実装しようとしています。

driver.find_element_by_class_name("js-username-field")

上記の記載でログオンページのID情報へのアクセスが出来ることを確認しています。
それに関して下記の質問があります。

<input class="js-username-field email-input js-initial-focus" type="text" name="session[username_or_email]" autocomplete="on" value="" placeholder="電話番号/メールアドレス/ユーザー名">

ID部分のタグを見るとこのように切られています。

①driver.find_element_by_class_name("js-username-field")　で取得できたのはなぜか
　→クラスは
　　　　　js-username-field 
　　　　　email-input 
　　　　　js-initial-focus
　　の三つがあるように見受けられます。
　　driver.find_element_by_class_name("email-input")と指定して情報を入力するとエラーとなります。
　　クラスの考え方が違うのでしょうか。

②name属性を指定して取得できないのはなぜか。
　name="session[username_or_email]"となっているため、find_element_by_name("session[username_or_email]")
　と指定したのですがうまく動きませんでした。　なぜでしょうか。

以上二点のご回答をお願いします。