常連

GASで指定したURLを別のウィンドウ（タブ）で開く

自前で作成したHTMLではなく、外部のURLを別ウィンドウで表示する命令文を探しています。

わかる方お願いします。

GASで指定したURLを別のウィンドウ（タブ）で開く

### 前提・実現したいこと
vbaの辞書内の配列の値を変更したい。

### 発生している問題・エラーメッセージ
非配列の場合は、変更が行えましたが、
配列になると、値を代入しても値が更新されていませんでした。

### 該当のソースコード

Sheet1のA1～C10を読み取る、A1には「test1」という値が入っています。
範囲の読み込みは成功・・・範囲の値変更に失敗
単一の読み込みは成功・・・単一の値変更に成功
という流れになっています。
```vba
Dim dic As Object
Set dic = CreateObject("Scripting.Dictionary")
dic.Add "範囲", ThisWorkbook.Worksheets("Sheet1").Range("A1:C10").value
Debug.Print dic.Item("範囲")(1, 1)
' >>> test1
dic.Item("範囲")(1, 1) = "test2"
Debug.Print dic.Item("範囲")(1, 1)
' >>> test1

dic.Add "単一", "test1"
Debug.Print dic.Item("単一")
' >>> test1
dic.Item("単一") = "test2"
Debug.Print dic.Item("単一")
' >>> test2
```

### 試したこと

辞書に代入するのではなく、Variant型で用意したものに配列を入れると、
問題なく値の変更が行えました
```vba
Dim hoge As Variant
hoge = ThisWorkbook.Worksheets("setting").Range("A1:C10").value
Debug.Print hoge(1, 1)
hoge(1, 1) = "test2"
Debug.Print hoge(1, 1)
```

配列が変更できない理由、またこの辞書内配列を変更する方法をご教示願いたく存じます。

### 補足情報
Excel2013

vbaの辞書内の値が、配列の場合書き換えられない

属に言うWebスクレイピングなのですが、今までVBA等からIEを操作し、Web上の情報を自動で収集する運用を行っておりました。
この度IEのサポート終了に伴い社内のシステムがEdgeに切り替わることになったのですが、Edgeで同じことをすることはできませんでしょうか？

色々調べているのですが、SeleniumやWebDriverのように外部のソフトウェアをインストールしたりexeファイルをダウンロードしなければいけない方法しか見つかりません。
社内のセキュリティ的にソフトウェアのインストールやexeファイルのダウンロードは厳しいです。

また、社内からしかアクセスできない専用のWebサイトのため、自由に使える外部のPCから操作することも不可能です。

VBA等からEdgeを操作する方法

###前提・実現したいこと
swiftで画像の切り抜き処理を行いたいのですが、画像サイズによっては、切り抜きの座標と大きさが正しく指定できません。ご教授いただければ幸いです。


###該当のソースコード
```ここに言語を入力
override func viewDidLoad() {
super.viewDidLoad()
//testImage.jpgのサイズは 1020 × 1980 xcode内にリソースとして用意した画像です。
        let imageView = UIImageView(image:UIImage(named: "testImage.jpg"))
        imageView.frame = CGRectMake(0,0,self.view.frame.width,self.view.frame.height)
        
        imageView.contentMode = .ScaleAspectFill
        imageView.userInteractionEnabled = true
        
        self.view.addSubview(imageView)
        
//ドラッグして切り抜きの範囲を指定、切り抜き処理を行うためのGesture
        let panGesture = UIPanGestureRecognizer(target: self,action:#selector(ViewController.panFunc(_:)))
        imageView.addGestureRecognizer(panGesture)   
    }
   
    var borderView = UIView() //切り抜き位置を可視化するためのview
    var startPoint:CGPoint = CGPointZero
    func panFunc(sender:UIPanGestureRecognizer){
        if sender.state == .Began{ //ドラッグ開始
            startPoint = sender.locationInView(sender.view)
            
            borderView.layer.borderWidth = 2.0
            borderView.frame = CGRectMake(startPoint.x,startPoint.y,0,0)
            
            self.view.addSubview(borderView)
        }
        
        if sender.state == .Changed{
            //ドラッグ中
            let genzaiP = sender.locationInView(sender.view)
            
            var gpW = genzaiP.x - startPoint.x
            var gpH = genzaiP.y - startPoint.y
            
            if genzaiP.x < startPoint.x{
                borderView.frame.origin.x = genzaiP.x
                gpW = startPoint.x - genzaiP.x
            }
            if genzaiP.y < startPoint.y{
                borderView.frame.origin.y = genzaiP.y
                gpH = startPoint.y - genzaiP.y
            }
           
            borderView.frame.size = CGSizeMake(gpW, gpH)
        }
        
        if sender.state == .Ended{
          
            var newheight:CGFloat!
            var newwidth:CGFloat!
            let targetImage = (sender.view as! UIImageView).image!
            
            if targetImage.size.height >= targetImage.size.width{
                //高さの方が大きい
                newheight = sender.view!.frame.size.height
                newwidth=(targetImage.size.width / targetImage.size.height)*newheight
            }
            else{
                //幅の方が大きい
                newwidth = sender.view!.frame.size.width;
                newheight=(targetImage.size.height/targetImage.size.width)*newwidth;    
            }
            
            //scale算出
            let scaleFor_W = CIImage(CGImage: targetImage.CGImage!).extent.width / newwidth
            let scaleFor_H = CIImage(CGImage: targetImage.CGImage!).extent.height / newheight
            
            //切り抜き
            let cripImageRef = CGImageCreateWithImageInRect(targetImage.CGImage,
                                                        CGRectMake(
                                                            borderView.frame.origin.x * scaleFor_W,
                                                            borderView.frame.origin.y * scaleFor_H,
                                                            borderView.frame.width * scaleFor_W,
                                                            borderView.frame.height * scaleFor_H))
        
        
        //uiimageに戻す
            let cripImage = UIImage(CGImage: cripImageRef!)
        
       //切り抜いたimageを表示
            dispatch_async(dispatch_get_main_queue(),{()
                let testImage = UIImageView(frame:CGRectMake(0, 0, cripImage.size.width, cripImage.size.height))
                testImage.image = cripImage
            
       //切り抜いたimageをタップすると消去するようにする。
                let tapGesture = UITapGestureRecognizer(target: self,action:#selector(ViewController.tapFunc(_:)))
                testImage.addGestureRecognizer(tapGesture)
            
                testImage.userInteractionEnabled = true
                self.view.addSubview(testImage)
            })
        }
    
    }
    
//切り抜いた画像を消去する
    func tapFunc(sender:UITapGestureRecognizer){
        sender.view!.removeFromSuperview()
    }
```



###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
swift2 iOS9

swiftで画像の切り抜き処理を行いたいのですが、画像サイズによっては、切り抜きの座標と大きさが正しく指定できません

Internet Explorerにて、以下URLに設置されているjavascriptのボタンをselenium(python)でクリックしたいです。

http://netspeed-tokyo.studio-radish.com/speedtest.html?mode=rw&precision=hi&type=l

どのような方法でクリックできますでしょうか？

javascriptのボタンをselenium(python)を使用してクリックしたい

```Python
list = [
        {'id': '0000000436', 'value': 'iPhone'},
        {'id': '0000002154', 'value': 'Xperia'},
        {'id': '0000002089', 'value': 'Galaxy'},
        {'id': '0000002313', 'value': 'AQUOS'},
        {'id': '0000002458', 'value': 'arrows'},
        {'id': '0000002781', 'value': 'HUAWEI'},
        {'id': '0000002558', 'value': 'その他スマートフォン'},
        {'id': '0000000182', 'value': 'スマートフォンアクセサリー・スマホグッズ'},
        {'id': '0000002768', 'value': 'タブレットケース/フィルム'}
        ]

t = 'iPhone a'

for l in list:
    if t in l.values():
        print('heloo')
```

お世話になっております。

上記のコードについて辞書型に対するinは対象のテキストが部分一致でもhelooを出力されるかと思ったのですが、
出力がされません。
t = iPhoneの場合出力されるのですが、コードの間違いを教えて頂けないでしょうか。

よろしくお願い致します。

Python 辞書に対しての文字列検索について

Python3とPandasに関する質問です。
Pandasのデータフレームにある値があるかどうかはどうやって判定するんでしょうか？
たとえば次のようなデータフレームがあるとします。
 a b c
0 1 2 3
1 2 3 4
この中に１０があるかどうかはどうやって判定するのでしょうか？
if分などで使うのでtrueなどで返ってきてほしいです。

一応知っていることを動員して書いてみたらこんな感じでした。
```python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data=[[1,2,3],[4,5,6]], columns=['a','b','c']).stack()

# ある場合
x = list(df[df == 1].index)
print(len(x))

# ない場合
x = list(df[df == 10].index)
print(len(x))
```
モジュールなどで簡単に出せないものなのでしょうか？

Pandasのデータフレームにある値があるかどうかの判定

pandasで表を作ったとき、特定の列の値を最後に移動させるにはどうしたらいいでしょうか？
例えば下の図だとt列を最後に移動させたいです。
よろしくお願いします

![イメージ説明](6f13844a55a77664e4cfa16f144cd5f9.png)

コード
```
import pandas as pd
df2 = pd.DataFrame({'1': ['1'],
                    'LDK': ['1']},
                   index={'0'},)
df2['t']=0
df2.index = ['１ ＬＤＫ']＃1とLDK列

df1 = pd.DataFrame({'ヴィラロイヤル': ['0'],
                    '平河': ['0']},
                   index={'0'},)
df1['t']=1
df1.index = ['ヴィラロイヤル 平河']＃「ヴィラロイヤル 平河」列

df3 = pd.DataFrame({'新規': ['0'],
                    '内装': ['0']},
                   index={'0'},)
df3['t']=0
df3.index = ['新規 内装']＃「新規 内装」列

dh=pd.concat([df1, df2, df3])＃連結
dr = dh.fillna(0)＃欠損値を0に書き換え
dr
```

pandasの特定の列を最後に移動させる方法

世界の都市(ノード)1111個に対して，つながりのある都市間に11225本のエッジを引くネットワークを作成しようとしています．
以下のような3列×11225行のリスト表があり，それぞれ city1 と city2 のノード間のエッジの重みが weight となっています．このリスト表から1111×1111のマトリクス表をつくり，エッジが存在する場合のみweightを重みとして表示するプログラムを作りたいのですが，なかなかうまくいきません．
リスト表のみからネットワークを作成することは出来ると思いますが，マトリクス表に変換してから作成したいと考えています．
どなたか分かる方助けてください！

<links.csv>  11225行 × 3列
|city1|city2|weight|
|:--|:--:|--:|
|Aalborg|Abakan|2|
|Aalborg|Copenhagen|3|
|Aalborg|Oslo|2|
|Aarhus|Copenhagen|1|
|Abadan|Isfahan|2|
|Abadan|Teheran|1|
|Abakan|Aalborg|2|
|Abakan|Vladivostok|3|
|:|:|:|
|Zurich|Bristol|2|
|Zurich|Bari|2|


目的の隣接行列↓
<links_matrix.csv>  1111行 × 1111列
||Aalborg|Aarhus|Abadan|Abakan|...|Zihuatanejo|Zurich|
|:--|:--:|:--:|:--:|:--:|
|Aalborg|0|0|0|2|...|0|0|
|Aarhus|0|0|0|0|...|0|0|
|Abadan|0|0|0|0|...|0|0|
|Abakan|2|0|0|0|...|0|0|
|:|:|:|:|:||:|:|
|Zihuatanejo|2|0|0|0|...|0|0|
|Zurich|2|0|0|0|...|0|0|

Pythonで，リスト表をマトリクス表に変換したい

REST APIから取得したCSVデータをCSVファイルを介さず、データが格納されている変数をそのままデータフレームにしたいです。データフレーム化したデータはその後bigQueryに格納します。
CSVファイルに一旦保存してからだとBigQuery格納まで問題なく実装できました。
ですが、Google functionを活用してサーバーレスで今後は実装したいため、CSVファイルの読み込みや書き込みの処理を省きたいです。
現状はpd.read_csv(client_data)の処理でOSError: [Errno 63] File name too long:とエラーが出ています。
データフレーム化にはやはり一旦CSVファイルにデータを保存する必要があるのでしょうか？？
もし、変数のままデータフレーム化できる方法をご存知の方がいらっしゃいましたらご教授頂きたいです。
よろしくお願いします。

```
    response_get = requests.get(url, json=param1, headers=headers)
    response_get.encoding = 'UTF-8'
    client_data = response_get.text
    df = pd.read_csv(client_data)
```

Pythonのpandasを使ってAPIから取得したCSVデータをCSVファイルを介せずデータフレーム化したいです。

#実現したいこと

python初心者です。。ご教示ください…。
スクレイプしてきた、URLデータをCSVに書き出そうとしたところ、
出力できたのですが、一文字ごとにカンマがはいってしまいます。


#コード
```
# coding: UTF-8
import urllib.request, urllib.error
import csv


html = urllib.request.urlopen('https://search.rakuten.co.jp/search/mall/inz/?p=2&sid=261213').read()

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

div = soup.findAll('div' , class_='image')

for f in div:
	for link in f.findAll('a'):

		csvoutput = link.attrs['href']


		with open('out.csv','a') as f:
			writer = csv.writer(f,lineterminator='\n')
			writer.writerow([csvoutput])
		


```

#補足情報
エクセルで開いた場合もA列に1行に出力したいです…。
よろしくお願い致します。


#追加画像
この様になります。。よろしくお願い致します。
![イメージ説明](6e76b87eb0ff4fca77d83e9c5aa2f0e5.jpeg)


#修正後コード

# coding: UTF-8
import urllib.request, urllib.error
import csv


html = urllib.request.urlopen('https://search.rakuten.co.jp/search/mall/inz/?p=2&sid=261213').read()

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

div = soup.findAll('div' , class_='image')

for f in div:
    for link in f.findAll('a'):

        csvoutput = link.attrs['href']


        with open('out.csv','a') as f:
            writer = csv.writer(f,lineterminator='\n')
            writer.writerows([csvoutput])

[python]writer.writerow　で不要なカンマが出力される

test
```python
import subprocess

def ls():
    CMD = "ls -al"
    return subprocess.check_output(CMD,shell=True).decode('utf-8')


def main():
    ret = ls()
    print(ret)

if __name__ == '__main__':
    main()
```

結果↓
```
[root@theo python]# python test
合計 5676
drwxr-xr-x 2 root root      73  5月 21 11:15 .
drwxr-xr-x 6 root root     134  5月 18 17:53 ..
-rw-r--r-- 1 root root 5789469  5月 18 18:30 delegated-ripencc-latest
-rw-r--r-- 1 root root   10695  5月 18 19:19 file
-rwxr-xr-x 1 root root     767  5月 21 10:47 hoge.py
-rw-r--r-- 1 root root     198  5月 21 11:12 test
```
この複数行にわたる結果を1行ずつ処理したいのですが、可能でしょうか？
方法がわからないため、現在は一旦ファイルに書き出して、読み出して処理しています。

現在↓
```
import subprocess

def ls():
    CMD = "ls -al"
    return subprocess.check_output(CMD,shell=True).decode('utf-8')

def write_read(arg1):
    array = []
    with open('./tmp_memo','w') as f:
        f.write(arg1)
    with open('./tmp_memo','r') as f:
        lines = f.readlines()
    for i in lines:
        ##############
        # ここで処理
        # ごにょごにょ〜
        # ごにょごにょ〜
        # ごにょごにょ〜
        ##############
        array.append(i)
    return array

def main():
    ret1 = ls()
    ret2 = write_read(ret1)
    print(ret2)

if __name__ == '__main__':
    main()
```


この方法(わざわざ結果を書き込んで、読み出しする方法)以外で、変数の中身が複数行の時に１行ずつ処理する方法がありましたらご教示いただけませんでしょうか？

変数の中身が複数行の時、１行ずつ処理することは可能でしょうか？

#pandasで読み込む時の文字列の取り扱いについて

お世話になります。いつも勉強させて頂いております！
pandasでエクセルデータを読み込む際の数値の取り扱いについてなのですが…

```python
df['***'].fillna(999).astype(np.int)
```
「***」列の文字列を読み込むときに、欠損値はfillnaで「999」に置換、
それ以外はastypeでintにデータ型を変換しています。

その列の値に「001」「002」などの頭に「0」が付いた文字列が入っています。
そのまま読み込みたいのですが、上記の指定だと、頭の00が取れてしまいます。
どうすれば既存の形のまま読み込めますでしょうか。

お手数をおかけしますが宜しくお願い致します。


＃追記
```python
df = pd.read_excel('sample.xlsx',header=8,encoding='shift_jis', usecols=[0,1,2,51])

```

[python]pandasでデータを読み込む際の文字の取り扱いについて

### 前提・実現したいこと

PythonでseleniumによりヘッドレスでChromeを操作し、任意のスプレッドシートを開く

### 発生している問題・エラーメッセージ

ヘッドレスでChromeを起動してスプレッドシートを開きたいのですが、ヘッドレスではない場合と比較してログイン画面が微妙に異なる画面が出てきてしまい、スクレイピングができない状態です。

ヘッドレス故にデベロッパーツールも開けず、困っています。

※ ヘッドレス/ヘッドレスでない場合の画面は後述



蛇足ですが、ヘッドレスで開く画面も手動で再現できずに困っています。
（Googleアカウント全部削除してもダメでした）

このため、

１．ヘッドレスだと異なる画面が出てくる理由
２．ヘッドレスで、そうでない場合と同じ画面を出す方法
３．ヘッドレスでもスプレッドシートを開く方法

以上三点のいずれかでもいいので、ご教示いただけますと幸いです。

### 該当のソースコード

１．ヘッドレス実行の場合

```Python
import chromedriver_binary
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options


option = Options()
option.add_argument('--headless')  # ヘッドレスモードの設定を付与
option.add_argument('--lang=ja-JP')

drv = webdriver.Chrome(options=option)
drv.get("開きたいスプレッドシートのURL")

drv.save_screenshot("画面キャプチャ.png")
```

キャプチャした画面は以下です。

![イメージ説明](b9b4eae8096c7df61da46f4d3e4fb31a.png)

２．ヘッドレス実行でない場合

```Python
import chromedriver_binary
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options


drv = webdriver.Chrome()
drv.get("開きたいスプレッドシートのURL")

drv.save_screenshot("画面キャプチャ.png")
```

キャプチャした画面は以下です。

![イメージ説明](f03f915916d06d42ec531d55b2b83fff.png)

### 試したこと

ヘッドレスでない状態で起動したときの xpath や css_slector を使用して find_element_by_xpath や find_element_by_css_selector を使用して各要素を叩いてみましたが、以下エラーがでました。（ヘッドレスではない場合は普通に通る）

```
selenium.common.exceptions.NoSuchElementException: Message: no such element: Unable to locate element: {"method":"css selector","selector":"#identifierId"}
  (Session info: headless chrome=83.0.4103.116)
```

また、find_element_by_xpath で要素を叩く前にtime.sleepなども入れてみましたが、結果は同じでした。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

開発環境は以下です。
・OS: Windows10
・言語: Python 3.6
・IDE： PyCharm COMMUNITY 2020.1.2
・ブラウザ： Google Chrome 83.0.4103.116
・ブラウザ操作：selenium 3.141.0
・chromedriver-binary：83.0.4103.39.0

seleniumのヘッドレスでスプレッドシートを開こうとすると、異なるログイン画面が現れる

seleniumとgoogle chromeを使用し、自動でスクレイピングする際、
ヘッドレスモードでした方が速度も速くなり、便利です。

ヘッドオンモードでは実装できたのですが、
driver = webdriver.Chrome("C:\chromedriver.exe")
↑のようにすれば、ドライバーのパスを通してくれる。

ヘッドレスモードでは、コード内にどのようにしてパス指定したらよいのか分かりません。
```
from selenium import webdriver

options = webdriver.ChromeOptions(〇〇)
# #---headlessで動かすために必要なオプション---
options.add_argument("--headless")
options.add_argument("--disable-gpu")
options.add_argument("--window-size=1280x1696")
options.add_argument("--disable-application-cache")
options.add_argument("--disable-infobars")
options.add_argument("--no-sandbox")
options.add_argument("--hide-scrollbars")
options.add_argument("--enable-logging")
options.add_argument("--log-level=0")
options.add_argument("--single-process")
options.add_argument("--ignore-certificate-errors")
options.add_argument("--homedir=/tmp")
driver = webdriver.Chrome(options=options)

download_path="C:\Downloads"
driver.command_executor._commands["send_command"] = ("POST", '/session/$sessionId/chromium/send_command')
driver.execute("send_command", {
    'cmd': 'Page.setDownloadBehavior',
    'params': {
        'behavior': 'allow',
        # ダウンロード先
        'downloadPath': download_path
    }
})
```

〇〇のところに、クロムドライバーのパスを書いてもエラーとなります。
クロムドライバーのパスを環境設定なしで、ヘッドレスモードで、パスを通す方法をご教示いただけないでしょうか。

Python headlessモード　win10  コード内でパス指定

pythonでwebからスクレイピングしてきた文字列を shift_jis の txt ファイルにしたいのですが、
``UnicodeEncodeError: 'shift_jis' codec can't encode character '\xa0' in position 1308: illegal multibyte sequence``
というエラーが出てしまいます。

変数textはutf-8です。

```python
f = open('%s.txt'%textName, 'w+',encoding='shift-jis')

# ここでスクレイピングの処理をして変数textに代入する。

if text.find(u'\xa0'):
	text = text.replace(u'\xa0', u' ')
if text.find(u'\xa0'):
	text = text.replace(u'\xa9', u' ')
text.encode('shift-jis','ignore')
f.write(text)
f.close()
```

cp932 や euc-jpでもダメでした。
何か解決策はありませんか？

追記しました：
replaceの仕方を間違えていました。
上記のコードで書き込めましたが、いちいちshift_jisにない文字を置換していかないといけないのでしょうか・・・
エラー文字を空文字に置換できるような方法はないのでしょうか・・・

python3でshift_jisのテキストファイル保存でUnicodeEncodeError

Pythonを使いスクレイピングのコードを書いています。
https://www.gucci.com/jp/ja/ca/men/mens-ready-to-wear-c-men-readytowear
このサイトの商品ごとのURLを抽出したいのですが、このページは一度「全てを表示」ボタンを押すことで
全ての商品が表示されます。
また、商品のコンテンツが36個毎に分割されており、下にスクロールしていくと
URLの末尾に数字が付与されていき、URLが変わっていきます。

seleniumを使い、「全てを表示」ボタンを押し、抽出したのですが末尾に「2」が付与されるページまでの情報しか
抽出できませんでした。

何かいい方法はあるでしょうか？

```Python
url = 'https://www.gucci.com/jp/ja/ca/men/mens-ready-to-wear-c-men-readytowear'
from selenium import webdriver
browser = webdriver.Chrome("/Users/〜/chromedriver")
browser.implicitly_wait(10)
browser.get(url)
links = browser.find_elements_by_css_selector('.ajax-loader-link-container> a')
links[0].click()
new_window = browser.window_handles[0]
browser.switch_to_window(new_window)
item_links = browser.find_elements_by_css_selector('a.product-tiles-grid-item-link')
print(len(item_links))
```

Python スクレイピング スクロールしなければ全ての情報が出てこないサイトのデータ抽出方法

### 前提・実現したいこと
Pythonのseleniumでチェックボックスにチェックを入れたいのですが、
うまくいきません。。。

追記
```PYTHON
test = driver.find_element_by_id('mypage_setting_proids_1')
print(test.is_selected())
```
こんな感じでやるとFalseが取得できるので、
要素は上記でいいはずなのですが、チェック(クリック)ができません。。。。
### 発生している問題・エラーメッセージ

```
selenium.common.exceptions.ElementNotInteractableException: Message: element not interactable
  (Session info: chrome=80.0.3987.149)
```

### 該当のソースコード
チェックしたいチェックボックスのHTMLは以下です。
テスト1にチェックを入れたいです。
```HTML
      <form method="post" id="mypageSettingForm" action="https://~~">
        <legend>テスト</legend>
        <div class="form-group proids">
                      <input type="checkbox" name="proids[]" id="mypage_setting_proids_1" value="1" />
            <label for="mypage_setting_proids_1">テスト1</label>
                      <input type="checkbox" name="proids[]" id="mypage_setting_proids_2" value="2" />
            <label for="mypage_setting_proids_2">テスト2</label>
                      <input type="checkbox" name="proids[]" id="mypage_setting_proids_3" value="3" />
            <label for="mypage_setting_proids_3">テスト3</label>
                      <input type="checkbox" name="proids[]" id="mypage_setting_proids_4" value="4" />
            <label for="mypage_setting_proids_4">テスト4</label>
                      <input type="checkbox" name="proids[]" id="mypage_setting_proids_5" value="5" />
      </form>
```
取得用ソースは以下です。
```PYTHON
driver.find_element_by_id('mypage_setting_proids_1').click()
```

### 試したこと

xpathにしたり、find_element_by_css_selectorでチェックしようとしたりしたのですが、
うまくチェックができません。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
Pytgon3.7

Pythonのseleniumでチェックボックスにチェックを入れたい

### 前提・実現したいこと
https://github.com/ShoKosaka/Suumo/blob/master/Scraping.ipynb
を参照して、summoの家賃情報取得したいですが、生成したCSVファイルでは、賃料、管理費、間取りなどの情報が出てこなかったです。なぜでしょうか。


### 一応コード全文張り出します。

```


from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import time
import urllib
import urllib.request

from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.request import urlopen

headers = {"user-agent":"Mozilla/5.0"}

url = 'https://suumo.jp/jj/chintai/ichiran/FR301FC001/?ar=030&bs=040&ta=13&sc=13103&cb=0.0&ct=9999999&et=9999999&cn=9999999&mb=0&mt=9999999&shkr1=03&shkr2=03&shkr3=03&shkr4=03&fw2=&srch_navi=1'
result = requests.get(url,headers=headers)





#HTMLを元に、オブジェクトを作る
soup = BeautifulSoup(result.content,'html.parser')
print(soup.title)
#物件リストの部分を切り出し
summary = soup.find("div",{'id':'js-bukkenList'})

#ページ数を取得
body = soup.find("body")
pages = body.find_all("div",{'class':'pagination pagination_set-nav'})
pages_text = str(pages)
pages_split = pages_text.split('</a></li>\n</ol>')
pages_split0 = pages_split[0]
pages_split1 = pages_split0[-3:]
pages_split2 = pages_split1.replace('>','')
pages_split3 = int(pages_split2)

#URLを入れるリスト
urls = []

#1ページ目を格納
urls.append(url)

#2ページ目から最後のページまでを格納
for i in range(pages_split3-1):
    pg = str(i+2)
    url_page = url + '&pn=' + pg
    urls.append(url_page)
    
name = [] #マンション名
address = [] #住所
locations0 = [] #立地1つ目（最寄駅/徒歩~分）
locations1 = [] #立地2つ目（最寄駅/徒歩~分）
locations2 = [] #立地3つ目（最寄駅/徒歩~分）
age = [] #築年数
height = [] #建物高さ
floor = [] #階
rent = [] #賃料
admin = [] #管理費
others = [] #敷/礼/保証/敷引,償却
floor_plan = [] #間取り
area = [] #専有面積

#各ページで以下の動作をループ
for url in urls:
    #物件リストを切り出し
    c = urllib.request.urlopen(url)
    soup = BeautifulSoup(c,'html.parser')
    summary = soup.find("div",{'id':'js-bukkenList'})
    
    #マンション名、住所、立地（最寄駅/徒歩~分）、築年数、建物高さが入っているcassetteitemを全て抜き出し
    cassetteitems = summary.find_all("div",{'class':'cassetteitem'})

    #各cassetteitemsに対し、以下の動作をループ
    for i in range(len(cassetteitems)):
        #各建物から売りに出ている部屋数を取得
        tbodies = cassetteitems[i].find_all('tbody')
        
        #マンション名取得
        subtitle = cassetteitems[i].find_all("div",{
            'class':'cassetteitem_content-title'})
        subtitle = str(subtitle)
        subtitle_rep = subtitle.replace(
            '[<div class="cassetteitem_content-title">', '')
        subtitle_rep2 = subtitle_rep.replace(
            '</div>]', '')

        #住所取得
        subaddress = cassetteitems[i].find_all("li",{
            'class':'cassetteitem_detail-col1'})
        subaddress = str(subaddress)
        subaddress_rep = subaddress.replace(
            '[<li class="cassetteitem_detail-col1">', '')
        subaddress_rep2 = subaddress_rep.replace(
            '</li>]', '')
        
        #部屋数だけ、マンション名と住所を繰り返しリストに格納（部屋情報と数を合致させるため）
        for y in range(len(tbodies)):
            name.append(subtitle_rep2)
            address.append(subaddress_rep2)

        #立地を取得
        sublocations = cassetteitems[i].find_all("li",{
            'class':'cassetteitem_detail-col2'})
        
        #立地は、1つ目から3つ目までを取得（4つ目以降は無視）
        for x in sublocations:
            cols = x.find_all('div')
            for i in range(len(cols)):
                text = cols[i].find(text=True)
                for y in range(len(tbodies)):
                    if i == 0:
                        locations0.append(text)
                    elif i == 1:
                        locations1.append(text)
                    elif i == 2:
                        locations2.append(text)
                        
        #築年数と建物高さを取得
        tbodies = cassetteitems[i].find_all('tbody')
        col3 = cassetteitems[i].find_all("li",{
            'class':'cassetteitem_detail-col3'})
        for x in col3:
            cols = x.find_all('div')
            for i in range(len(cols)):
                text = cols[i].find(text=True)
                for y in range(len(tbodies)):
                    if i == 0:
                        age.append(text)
                    else:
                        height.append(text)

    #階、賃料、管理費、敷/礼/保証/敷引,償却、間取り、専有面積が入っているtableを全て抜き出し
    tables = summary.find_all('table')

    #各建物（table）に対して、売りに出ている部屋（row）を取得
    rows = []
    for i in range(len(tables)):
        rows.append(tables[i].find_all('tr'))

    #各部屋に対して、tableに入っているtext情報を取得し、dataリストに格納
    data = []
    for row in rows:
        for tr in row:
            cols = tr.find_all('td')
            for td in cols:
                text = td.find(text=True)
                data.append(text)

    #dataリストから、階、賃料、管理費、敷/礼/保証/敷引,償却、間取り、専有面積を順番に取り出す
    index = 0
    for item in data:
        if '階' in item:
            floor.append(data[index])
            rent.append(data[index+1])
            admin.append(data[index+2])
            others.append(data[index+3])
            floor_plan.append(data[index+4])
            area.append(data[index+5])
        index +=1
    
    #プログラムを10秒間停止する（スクレイピングマナー）
    time.sleep(10)

#各リストをシリーズ化
name = Series(name)
address = Series(address)
locations0 = Series(locations0)
locations1 = Series(locations1)
locations2 = Series(locations2)
age = Series(age)
height = Series(height)
floor = Series(floor)
rent = Series(rent)
admin = Series(admin)
others = Series(others)
floor_plan = Series(floor_plan)
area = Series(area)

#各シリーズをデータフレーム化
suumo_df = pd.concat([name, address, locations0, locations1,
                      locations2, age, height,floor,rent,admin,others,floor_plan,area],axis=1)

#カラム名
suumo_df.columns=['マンション名','住所','立地1','立地2','立地3','築年数','建物高さ','階','賃料','管理費',
                  '敷/礼/保証/敷引,償却','間取り','専有面積']

#csvファイルとして保存
suumo_df.to_csv('suumo_minato.csv', sep = '\t',encoding='utf-16')
```






CSVファイルではこういう風に出てきました。


![![イメージ説明](680d7e72401214c6ea6c8d809472850d.png)](17a78b7dd10e37441d3197967c5cf92a.png)





python version: 3.7.1

Pythonで機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を取得したいですがうまく行かなかった。

### 前提・実現したいこと
◆複数のテーブルがあるサイトから特定のテーブルの特定の値を抽出したいです。

◆対象サイト
https://www.himawari.metro.tokyo.jp/qq13/qqport/tomintop/detail/fk1100.php?sisetuid=1130200720&kinouid=fk9920

◆対象のテーブル
下表から、「水晶体再建術（白内障）」と「緑内障」の値である「1,378」「17」を抽出したいです。
![イメージ説明](6b54633f5acde719d2d544f25df63449.png)




### 発生している問題・エラーメッセージ
BeautifulSoupで下記のテーブルを含むデータは抽出できましたが、その後print(td[5]などで値を取得できず狙ったtd値を取得できません。
```
[<table class="hospital-detail-table-05" summary="眼領域一覧">
<thead>
<tr>
<th scope="col">項目名</th>
<th scope="col">前年度件数</th>
<th scope="col">項目名</th>
<th scope="col">前年度件数</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th scope="row">眼領域の一次診療</th>
<td>－</td>
<th scope="row">（糖尿病性網膜症に対する）光凝固療法</th>
<td>－</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row">糖尿病による眼合併症の診断と治療</th>
<td>－</td>
<th scope="row">（糖尿病性網膜症に対する）硝子体手術</th>
<td>－</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row">硝子体手術</th>
<td>－</td>
<th scope="row">斜視手術</th>
<td>－</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row">水晶体再建術（白内障手術）</th>
<td>－</td>
<th scope="row">眼瞼下垂症手術</th>
<td>－</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row">緑内障手術</th>
<td>－</td>
<th scope="row">小児視力障害診療</th>
<td>－</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row">網膜光凝固術（網膜剥離手術）</th>
<td>－</td>
<th scope="row">眼底網膜疾患</th>
<td>－</td>
</tr>
</tbody>
</table>]
```

言語
python google colab

ソースコード
```
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url="https://www.himawari.metro.tokyo.jp/qq13/qqport/tomintop/detail/fk1100.php?sisetuid=1130200720&kinouid=fk9920"
res = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
elems = soup.find_all(summary="眼領域一覧")
print(elems)
print(td[5])
```