JPEA申請の回し方をどうする

JPEA申請の回し方をどうする

import numpy as np
import pandas as pd
import pathlib

サンプル作成

# サンプルデータを作成
data = np.random.randint(1, 100, (10, 5))
header = 'No id 謄本 同意書 共同名義人'.split() 
df = pd.DataFrame(data, columns=header)
df['id'] = ['A' + str(i) for i in np.random.randint(100, 999, 10)]
df['No'] = [i for i in range(1, 11)]
df.iat[2,2], df.iat[4,4], df.iat[3,4] = np.nan, np.nan, np.nan
df

NaNをNoneへ置換

# NaNは辞書にすると文字列になるため、本来のNoneに変換しておく
df = df.replace([np.nan], [None])
df

[pandas]DataFrameのNaNをサクッとNoneに置き換える方法2つ | pixelbeat sandbox

a_id = df.iat[0, 1]
df_0 = df.query('id == @a_id')
df_0

値へ直接アクセスするには

print(df_0.iat[0,0])
print(df_0.iat[0,1])
print(df_0.iat[0,2])
print(df_0.iat[0,3])

1
A879
31.0
32

print(df.at[0,'id'])
print(df.at[0,'謄本'])
print(df.at[0,'同意書'])
print(df.at[0,'共同名義人'])

A879
31.0
32
11.0

辞書を作りたい

df0 = df.set_index('No')
df0

修正）転置せずとも、df.to_dict(orient=’index’) で出せる

# 転置しないとキー：{　｝の形にならない
df1 = df0.T
df1

これが欲しかった!（辞書）

# これがほしかった！ この正しいデータさえあれば自動投入が可能
# キーを何にするか。ここではNoにしている。
df_dict = df1.to_dict()
df_dict

{1: {'id': 'A879', '謄本': 31.0, '同意書': 32, '共同名義人': 11.0},
 2: {'id': 'A799', '謄本': 77.0, '同意書': 23, '共同名義人': 71.0},
 3: {'id': 'A741', '謄本': None, '同意書': 3, '共同名義人': 6.0},
 4: {'id': 'A950', '謄本': 95.0, '同意書': 58, '共同名義人': None},
 5: {'id': 'A489', '謄本': 93.0, '同意書': 1, '共同名義人': None},
 6: {'id': 'A642', '謄本': 53.0, '同意書': 85, '共同名義人': 23.0},
 7: {'id': 'A920', '謄本': 13.0, '同意書': 91, '共同名義人': 4.0},
 8: {'id': 'A222', '謄本': 52.0, '同意書': 89, '共同名義人': 51.0},
 9: {'id': 'A640', '謄本': 97.0, '同意書': 82, '共同名義人': 52.0},
 10: {'id': 'A604', '謄本': 62.0, '同意書': 83, '共同名義人': 65.0}}

# もしidをキーにするならこうする。
df_2 = df.set_index('id')
display(df_2.T)
df_2.T.to_dict()

{'A879': {'No': 1, '謄本': 31.0, '同意書': 32, '共同名義人': 11.0},
 'A799': {'No': 2, '謄本': 77.0, '同意書': 23, '共同名義人': 71.0},
 'A741': {'No': 3, '謄本': None, '同意書': 3, '共同名義人': 6.0},
 'A950': {'No': 4, '謄本': 95.0, '同意書': 58, '共同名義人': None},
 'A489': {'No': 5, '謄本': 93.0, '同意書': 1, '共同名義人': None},
 'A642': {'No': 6, '謄本': 53.0, '同意書': 85, '共同名義人': 23.0},
 'A920': {'No': 7, '謄本': 13.0, '同意書': 91, '共同名義人': 4.0},
 'A222': {'No': 8, '謄本': 52.0, '同意書': 89, '共同名義人': 51.0},
 'A640': {'No': 9, '謄本': 97.0, '同意書': 82, '共同名義人': 52.0},
 'A604': {'No': 10, '謄本': 62.0, '同意書': 83, '共同名義人': 65.0}}

# No1の「～」の数（＝URL）は？
print(f"{df_dict[1]['謄本']=}")
print(f"{df_dict[1]['同意書']=}")
print(f"{df_dict[1]['共同名義人']=}")

df_dict[1]['謄本']=31.0
df_dict[1]['同意書']=32
df_dict[1]['共同名義人']=11.0

辞書ならセットで追加できる

# dicに新しい情報を追加することもできる
df_dict[3]['STATUS'] = "まだ"
df_dict[2]['STATUS'] = "中断"
df_dict[1]['STATUS'] = "完了"

df_dictp

{1: {'id': 'A879', '謄本': 31.0, '同意書': 32, '共同名義人': 11.0, 'STATUS': '完了'},
 2: {'id': 'A799', '謄本': 77.0, '同意書': 23, '共同名義人': 71.0, 'STATUS': '中断'},
 3: {'id': 'A741', '謄本': None, '同意書': 3, '共同名義人': 6.0, 'STATUS': 'まだ'},
 4: {'id': 'A950', '謄本': 95.0, '同意書': 58, '共同名義人': None},
 5: {'id': 'A489', '謄本': 93.0, '同意書': 1, '共同名義人': None},
 6: {'id': 'A642', '謄本': 53.0, '同意書': 85, '共同名義人': 23.0},
 7: {'id': 'A920', '謄本': 13.0, '同意書': 91, '共同名義人': 4.0},
 8: {'id': 'A222', '謄本': 52.0, '同意書': 89, '共同名義人': 51.0},
 9: {'id': 'A640', '謄本': 97.0, '同意書': 82, '共同名義人': 52.0},
 10: {'id': 'A604', '謄本': 62.0, '同意書': 83, '共同名義人': 65.0}}

# 外側のループはこれ。※ 最初に NaN を None に変換しているので Noneの場合はスキップされる
for No, files in df_dict.items():
    # この２つで入力実施
    No = No
    setsubi_id = files['id']

    # Selenium 実行関数(入力）
    # try:
    #     func()
    # except Exception as ex:
    #     print(f'処理中断:{id=}', ex)
    #     sys.exit()

    # Selenium 実行関数（添付）

    # 以下で添付ファイルを乗り切る
    path_tohon = files['謄本']
    path_doisyo = files['同意書']
    path_kyodo = files['共同名義人']
    print(f'{No=}, {setsubi_id=}, {path_tohon=}, {path_doisyo=}, {path_kyodo=}')

    if path_tohon:
        print("添付を実行（謄本）", path_tohon)
    if path_doisyo:
        print("添付を実行（同意書）", path_doisyo)
    if path_kyodo:
        print("添付を実行（共同名義人）", path_kyodo)

    # Selenium 実行関数（申請）
    # 申請番号を記録、ループに戻る

No=1, setsubi_id='A879', path_tohon=31.0, path_doisyo=32, path_kyodo=11.0
添付を実行（謄本） 31.0
添付を実行（同意書） 32
添付を実行（共同名義人） 11.0
No=2, setsubi_id='A799', path_tohon=77.0, path_doisyo=23, path_kyodo=71.0
添付を実行（謄本） 77.0
添付を実行（同意書） 23
添付を実行（共同名義人） 71.0
No=3, setsubi_id='A741', path_tohon=None, path_doisyo=3, path_kyodo=6.0
添付を実行（同意書） 3
添付を実行（共同名義人） 6.0
No=4, setsubi_id='A950', path_tohon=95.0, path_doisyo=58, path_kyodo=None
添付を実行（謄本） 95.0
添付を実行（同意書） 58
No=5, setsubi_id='A489', path_tohon=93.0, path_doisyo=1, path_kyodo=None
添付を実行（謄本） 93.0
添付を実行（同意書） 1
No=6, setsubi_id='A642', path_tohon=53.0, path_doisyo=85, path_kyodo=23.0
添付を実行（謄本） 53.0
添付を実行（同意書） 85
添付を実行（共同名義人） 23.0
No=7, setsubi_id='A920', path_tohon=13.0, path_doisyo=91, path_kyodo=4.0
添付を実行（謄本） 13.0
添付を実行（同意書） 91
添付を実行（共同名義人） 4.0
No=8, setsubi_id='A222', path_tohon=52.0, path_doisyo=89, path_kyodo=51.0
添付を実行（謄本） 52.0
添付を実行（同意書） 89
添付を実行（共同名義人） 51.0
No=9, setsubi_id='A640', path_tohon=97.0, path_doisyo=82, path_kyodo=52.0
添付を実行（謄本） 97.0
添付を実行（同意書） 82
添付を実行（共同名義人） 52.0
No=10, setsubi_id='A604', path_tohon=62.0, path_doisyo=83, path_kyodo=65.0
添付を実行（謄本） 62.0
添付を実行（同意書） 83
添付を実行（共同名義人） 65.0

# もし関数がよいなら
def attach_files(No_or_setsubi_id):
    files = df_dict[No_or_setsubi_id]
    setsubi_id = files['id']
    # 以下で添付ファイルを乗り切る
    path_tohon = files['謄本']
    path_doisyo = files['同意書']
    path_kyodo = files['共同名義人']
    return path_tohon, path_doisyo, path_kyodo

attach_files(No_or_setsubi_id=1)

(31.0, 32, 11.0)

df_rev = pd.DataFrame(df_dict).T
df_rev

df_rev.to_excel('df_rev.xlsx')