コレクションを2次元で管理する / python

会社にはいくつか異なる事業があり、データ整理も複雑になってきます。

当社には、いくつかの事業がありますが、
まずは簡単に2つの事業があるものとし、それぞれの事業にいくつかのチームがぶらさがっている系統図でデータ管理方法をまとめておきます。

 

イメージ図

 

 

2次元リストの作成

#リストを作成する・・①

A_bu=[‘A’,’B’,’C’]
B_bu=[‘D’,’E’,’F’]
com=[A_bu,B_bu]

#全チームのリストを抽出する・・②
print(com)
>>> [[‘A’, ‘B’, ‘C’], [‘D’, ‘E’, ‘F’]]

 

#A事業のリストを抽出する・・③
print(com[0])
>>> [‘A’, ‘B’, ‘C’]

 

#B事業のうち、インデックス番号2番目のチームを抽出する・・④
print(com[1][2])
>>> F

 

説明
①~④の番号は上の番号を参照しています。

 

①リストを作成します。

A事業には
Aチーム、Bチーム、Cチームが所属しており、変数「A_bu」に格納します。

B事業には
Dチーム、Eチーム、Fチームが所属しており、変数「B_bu」に格納します。

会社全体では
A事業(A_bu) とB事業(B_bu)があり、変数「com」に格納します。
ここが2次リストとなっており、
com[ ] のリストの中に、A_bu[ ] のリストとB_bu[ ] のリストが格納されている状態となります。

リストの中に、リストがあるってことですね。

②全チームのリストを抽出しています。

変数comは会社全体の変数ですので、A事業、B事業あわせた全チームが抽出されます。

 

③A事業のリストを抽出します。

変数com は、①で com=[A_bu,B_bu]と定義しました。

com リストのインデックス番号として、A_bu が「0」、B_buが「1」となりますので、com[0]は A_buを意味し、A_buのリストが表示されます。

 

④B事業からチームを抽出します。

com[1][2]のうち、最初の引数[1]はB_bu を意味し、次の引数[2] は2番目のインデックス番号を意味します。

よって、B事業のリストからインデックス番号2番である3番目の要素「F」が抽出されます。

インデックス番号は「0」から始まりますので、
インデックス番号2番は、要素でいう左から3番目となります。

要素       D E  F
インデックス  0 1 2 

 

 

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