集計

集計処理は次のとおり。

年別発行件数集計

出願人別発行件数集計

出願人別年別集計

一桁コード年別集計

三桁コード年別集計

四桁コード年別集計

六桁コード年別集計

コード一桁別出願人数集計

コード三桁別出願人数集計

コード六桁別出願人数集計

サンプルスクリプトは以下のとおり。

# スクリブト30 年別発行件数

## 開始年から終了年までの数値を作成し、文字に変換し、連続する発行年を作成する。

## 連続する発行年毎に発行件数を集計する。

## 集計した発行年と発行件数とを書き出す。

### file_name = 'patlist16.xlsx'。sheet = wb['年別発行件数']

# データ読み込み

pat_data = pd.read_csv('./中間data/new_patlist4.csv', encoding='utf-8')

# 発行日欄読み込み

pd_data = pat_data.iloc[:,2]

# 発行日読み込み

pd_list =[]

for str1 in pd_data:

if "発行" not in str(str1):

str0 = str(str1)[0:10]

pd_list.append(str(str0))

# 最終発行年データ読み取り

max_nengetu = []

for str1 in pd_list:

if '/' in str1:

split_str1 = str1.split('/')

str2 = split_str1[0]

str3 = split_str1[1]

if len(str3) == 1:str3 = '0' + str3

max_nengetu.append(str2 + str3)

if '-' in str1:

split_str1 = str1.split('-')

str2 = split_str1[0]

str3 = split_str1[1]

if len(str3) == 1:str3 = '0' + str3

max_nengetu.append(str2 + str3)

# print(max_nengetu[0:5])

#最終月判定

max_nengetu = max(max_nengetu) # maxデータを抽出

# print(max_nengetu)

monthend = max_nengetu[4:6]

print('最終月=',monthend,'月')

# 追加補正係数nmend

npmend=12/int(monthend) - 1

print('追加補正係数=',npmend)

# 開始年と終了年を判定

min_date = min(pd_list) # minデータを抽出

pystt = min_date[0:4] # 前4文字(年データ)読み取り

max_date = max(pd_list) # maxデータを抽出

pyend = max_date[0:4] # 前4文字(年データ)読み取り

print("開始年=",pystt, "終了年=",pyend)

if int(pyend) > 2100:

print("公報発行年が2100年以降になっています")

sys.exit()

# 連番作成

year_list = list(range(int(pystt),int(pyend)+1))

# 開始年から終了年までの数値を作成し、文字に変換し、リスト化

nopy_list = []

nen_list = []

for str1 in year_list:

nopy_list.append(str1)

str1 = str(str1) + '年'

nen_list.append(str1)

print("発行年連番=", nopy_list,type(nopy_list))

print("発行年=", nen_list)

nnen = len(nen_list)

print("調査年数=", nnen,'年')

# 表の初期化

nx = 1 # 0列と1列の2列を設定

ny = len(nopy_list) # リストの行数を設定

arr1 = [[0.0 for x in range(nx+1)] for y in range(ny)] # 初期化

# 縦軸(発行年)設定

for y, str1 in enumerate(nopy_list): # 発行年連番のリストから取り出して表の0列(先頭列)に書き込む

arr1[y][0] = str1

# 発行日欄データを発行年に修正しリスト化

pd_data = pat_data.iloc[:,2] # 発行日欄

py_list01 =[]

for str1 in pd_data:

if "発行" not in str(str1):

nen = str1[0:4]

str0 = str(nen)

py_list01.append(str(str0))

# 年別件数を集計

ntate = len(nopy_list)

for y, str1 in enumerate(py_list01): #

for n in range(ntate):

if arr1[n][0] == int(str1):

arr1[n][1] += 1 # 一致すれば出現回数を加算

# 横ヘッダ追加

# 0行目にコピーを挿入

arr1.insert(0,arr1[0][:])

arr1[0][0] = "発行年"

arr1[0][1] = "発行件数"

# サンプル出力

print(arr1)

# Exceに書き出し

file_name = 'trans_data.xlsx'

wb = openpyxl.load_workbook(file_name)

def write_list_1d(sheet, l_1d, start_row, start_col):

for y, row in enumerate(l_1d):

for x, cell in enumerate(row):

sheet.cell(row=start_row + y,

column=start_col + x,

value=l_1d[y][x])

sheet = wb['年別発行件数集計']

write_list_1d(sheet, arr1, 1, 1) # シート名「sheet」の1行目１列目からarr1の内容を書き込み

wb.save(file_name) # ファイル「file_name」に保存

# 棒グラフ作成

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib as mpl

mpl.rcParams['font.family'] = 'MS PGothic'

# 発行年別の発行件数を集計

nenlast = nnen

list2 = [] # グラフ用の発行年

list3 = [] # グラフ用の発行件数

list4 = [] # 追加件数

list0 = []

for n1, str1 in enumerate(nopy_list):

if str1!= "発行年":

nn = py_list01.count(str(str1)) # 発行件数をカウント

list2.append(str1)

list3.append(float(nn)) # グラフ用にfloatに変更

if n1 == nenlast - 1:

nn2 = nn*npmend

nn2 = round(nn2,1)

list4.append(nn2)

list0.append(nn+nn2)

else:

list4.append(0)

list0.append(nn)

print('元の件数=',list3)

print('月数補正後の件数=',list0)

# データ設定

labels = list2

data = list3

data2 = list4

# 表示位置設定

x_width = 0.5

x_loc = np.array(range(len(data))) + x_width

# グラフの大きさを設定

fig = plt.figure(figsize=(13.0, 4.0))

# タイトル、ラベルを設定

plt.title("公報発行件数の年別推移", fontsize=20)

plt.xlabel("発行年", fontsize=18)

plt.ylabel("発行件数", fontsize=18)

plt.bar(x_loc, data, width=x_width,color='C0',label='最終年発行件数') # 棒グラフの設定

if npmend > 0: # 追加補正係数>0ならば予想件数を表示

plt.bar(x_loc, data2, width=x_width,bottom=data,color='tab:orange',label='最終年予想件数') # 棒グラフの設定

plt.xticks(x_loc, labels, fontsize=14) # x軸にラベル設定

plt.grid() # 罫線追加

# 追加補正係数>0ならば予想件数を表示

if npmend > 0:

plt.legend()

# 描画実行

plt.show()

# スクリブト31 出願人別発行件数

## 重複を除去した出願人データを作成する。

## 持分を算出し、出願人毎の発行件数を集計する。

## 集計した出願人と発行件数とを書き出す。

### file_name = 'patlist16.xlsx'。sheet = wb['年別発行件数']

# データ読み込み

pat_data = pd.read_csv('./中間data/new_patlist4.csv', encoding='utf-8')

# 出願人読み込み

apname_data = pat_data.iloc[:,4]

# 全出願人(重複無し)を抽出

list1 =[]

for str1 in apname_data:

ap_list = str1.split(";") # 分割

for str2 in ap_list: # 展開

list1.append(str2)

list1 = list(set(list1)) # 重複を削除

# arr1の初期化

nx = 1

ny = len(list1)

arr1 = [[0.0 for x in range(nx+1)] for y in range(ny)]

# 縦軸書き込み

for y, str1 in enumerate(list1):

arr1[y][0] = str1

# (出願人+持分)リスト作成

ntate = len(list1)

list2 = []

list3 = []

for str1 in apname_data:

nap = str1.count(";") + 1

motibun = 1/nap

str2= str1.split(";")

for n in range(nap):

list2.append(str2[n])

list3.append(motibun)

for y,str1 in enumerate(arr1):

for n,str2 in enumerate(list2):

if str2 == arr1[y][0]:

arr1[y][1] += list3[n] # 一致すれば持分を加算

# 合計でソート

arr1 = sorted(arr1, key=lambda x:x[1], reverse=True) # 2列目で逆ソート

# グラフ用にコピー

arr2 = arr1

# 横ヘッダ追加

# 0行目にコピーを挿入

arr1.insert(0,arr1[0][:])

arr1[0][0] = "出願人"

arr1[0][1] = "発行件数"

# サンプル出力

print('arr1[0:5]=',arr1[0:5][:])

# 書き込み

file_name = 'trans_data.xlsx'

wb = openpyxl.load_workbook(file_name)

def write_list_1d(sheet, l_1d, start_row, start_col):

for y, row in enumerate(l_1d):

for x, cell in enumerate(row):

sheet.cell(row=start_row + y,

column=start_col + x,

value=l_1d[y][x])

sheet = wb['出願人別集計']

write_list_1d(sheet, arr1, 1, 1) # シート名「sheet」の1行目１列目からarr1の内容を書き込み

wb.save(file_name) # ファイル「file_name」に保存

# 棒グラフ作成

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib as mpl

mpl.rcParams['font.family'] = 'MS PGothic'

# ラベルとデータを設定

ntop = 10

ap_list = []

kensu_list = []

for y,str1 in enumerate(arr2):

ap_list.append(arr2[y][0])

kensu_list.append(arr2[y][1])

labels = ap_list[1:ntop]

data = kensu_list[1:ntop]

# 表示位置設定

x_width = 0.5

x_loc = np.array(range(len(labels))) + x_width

# グラフの大きさを設定

fig = plt.figure(figsize=(13.0, 4.0))

# タイトル、ラベルを設定

plt.title("出願人別の発行件数(上位10社)", fontsize=20)

plt.xlabel("出願人", fontsize=18)

plt.ylabel("発行件数", fontsize=18)

plt.bar(x_loc, data, width=x_width,color='C0') # 棒グラフの設定

plt.xticks(x_loc, labels, rotation=70,fontsize=14) # x軸にラベル設定(45度回転)

plt.grid() # 罫線追加

# 描画実行

plt.show()

# スクリブト32 出願人数年別集計

## 出願人数を年別に集計する。

# データ読み込み

pat_data = pd.read_csv('./中間data/new_patlist4.csv', encoding='utf-8')

# 発行日欄読み込み

pd_data = pat_data.iloc[:,2]

# 開始年と終了年

print("開始年=",pystt, "終了年=",pyend)

# 開始年から終了年までの数値を作成し、文字に変換し、リスト化

nopy_list=[]

for str1 in year_list:

nopy_list.append(str1)

# 発行日欄データを発行年に修正しリスト化

pd_data = pat_data.iloc[:,2] # 発行日欄

py_list01 = []

for str1 in pd_data:

str1 = str1[0:4]

py_list01.append(str1)

# 出願人読み込み

apname_data = pat_data.iloc[:,4]

# 全出願人+発行年を抽出

ap_list =[]

for n, str1 in enumerate(apname_data):

ap_split = str1.split(";") # 分割

for str2 in ap_split: # 展開

str2 = py_list01[n] + "," + str2

ap_list.append(str2)

# 発行年別に出願人の重複を削除

ap_list = list(set(ap_list)) # 重複を削除

# 前4文字のみに修正

list1 = []

for str1 in ap_list:

str4 = str1[0:4]

list1.append(str(str4))

# 発行年別の出願人数を集計

nenlast = nnen

ap_list = []

nap_list = []

list3 = [] # グラフ用の出願人数

list4 = [] # 追加件数

list5 = [] # 月数補正後の件数

for n1, str1 in enumerate(nopy_list): # nopy_list=発行年連番

if str1!= "発行年":

nn = list1.count(str(str1)) # 出願人数をカウント

ap_list.append(str1)

nap_list.append(nn)

list3.append(float(nn)) # グラフ用にfloatに変更

if n1 == nenlast - 1:

nn2 = nn*npmend

nn2 = round(nn2,1)

list4.append(nn2)

list5.append(nn+nn2)

else:

list4.append(0)

list5.append(nn)

print('元の件数=',list3)

print('月数補正後の件数=',list5)

# 表の初期化

nx = 1

ny = len(nopy_list)

arr1 = [[0.0 for x in range(nx+1)] for y in range(ny)]

# 縦軸書き込み

for y, str1 in enumerate(ap_list):

arr1[y][0] = str1

# 表を作成

for y,str1 in enumerate(arr1):

for n,str2 in enumerate(ap_list):

if str2 == arr1[y][0]:

arr1[y][1] += nap_list[n] # 一致すれば加算

# 横ヘッダ追加

# 0行目にコピーを挿入

arr1.insert(0,arr1[0][:])

arr1[0][0] = "発行年"

arr1[0][1] = "出願人数"

# サンプル出力

print(arr1)

# Exceに書き出し

file_name = 'trans_data.xlsx'

wb = openpyxl.load_workbook(file_name)

def write_list_1d(sheet, l_1d, start_row, start_col):

for y, row in enumerate(l_1d):

for x, cell in enumerate(row):

sheet.cell(row=start_row + y,

column=start_col + x,

value=l_1d[y][x])

sheet = wb['出願人数年別集計']

write_list_1d(sheet, arr1, 1, 1) # シート名「sheet」の1行目１列目からarr1の内容を書き込み

wb.save(file_name) # ファイル「file_name」に保存

# 棒グラフ作成

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib as mpl

mpl.rcParams['font.family'] = 'MS PGothic'

# データ設定

labels = nopy_list

data = list3

data2 = list4

# 表示位置設定

x_width = 0.5

x_loc = np.array(range(len(data))) + x_width

# グラフの大きさを設定

fig = plt.figure(figsize=(13.0, 4.0))

# plt.title("Bar Graph")

plt.title("出願人数の年別推移", fontsize=20)

plt.xlabel("発行年", fontsize=18)

plt.ylabel("出願人数", fontsize=18)

plt.bar(x_loc, data, width=x_width,color='C0',label='最終年発行件数') # 棒グラフの設定

plt.xticks(x_loc, labels, fontsize=18) # x軸にラベル設定

if npmend > 0: # 追加補正係数>0ならば予想件数を表示

plt.bar(x_loc, data2, width=x_width,bottom=data,color='tab:orange',label='最終年予想件数') # 棒グラフの設定

plt.grid() # 罫線追加

# 追加補正係数>0ならば予想件数を表示

if npmend > 0:

plt.legend()

# 描画実行

plt.show()

# スクリブト33 出願人別年別集計

## 各公報毎に持分を計算し、年別に集計し、出願人毎の発行件数(持分)を集計する。

# データ読み込み

pat_data = pd.read_csv('./中間data/new_patlist4.csv', encoding='utf-8')

# 発行日欄読み込み

pd_data = pat_data.iloc[:,2]

# 開始年と終了年

print("開始年=",pystt, "終了年=",pyend)

# 開始年から終了年までの数値を作成し、文字に変換し、リスト化

nopy_list=[]

for str1 in year_list:

nopy_list.append(str1)

# 出願人(重複なし)リスト作成(縦軸作成)

# 出願人読み込み

apname_data = pat_data.iloc[:,4]

ap_list =[]

for str1 in apname_data:

str0 = str1 + ","

ap_list.append(str(str0))

# 出願人の重複を削除

list1 =[]

for str1 in apname_data:

ap_split = str1.split(";") # 分割

for str2 in ap_split: # 展開

list1.append(str2)

list1 = list(set(list1)) # 重複を削除

# 各公報から出願人+発行年+持分をリスト化

list2 =[]

for n, str1 in enumerate(apname_data):

nap = str1.count(";") + 1

nen = py_list01[n]

motibun = 1/nap

ap_split = str1.split(";") # 分割

for str2 in ap_split: # 展開

str3 = str2 + "," + str(py_list01[n]) + "," + str(motibun)

list2.append(str3)

# 表の初期化

nx = len(nopy_list)

ny = len(list1)

arr1 = [[0.0 for x in range(nx+1)] for y in range(ny+1)]

# 横軸設定

for x, str1 in enumerate(nopy_list):

arr1[0][x+1] = str1

# 縦軸設定

for y, str1 in enumerate(list1):

arr1[y+1][0] = str1

# 出願人別年別集計

for str1 in list2:

str2= str1.split(",")

ap =str2[0]

nen =str2[1]

motibun = str2[2]

for y, str3 in enumerate(list1):

if arr1[y+1][0] == ap:

for x, str4 in enumerate(nopy_list):

if arr1[0][x+1] == int(nen):

arr1[y+1][x+1] += float(motibun)

# print(arr1) # 元表

# 元表はヘッダを追加しており、ヘッダが文字でデータが数値になるためソートできないので、

# ヘッダ行を一旦削除し、合計データを追加し、合計欄でソートした後にヘッダを戻すことにした

# 1行目をコピー

a1_list = arr1[0][:]

# 1行目を削除

del arr1[0][:]

# aray1をリスト化

list3 = []

for str1 in arr1:

list3.append(str1)

# 行列数を算出

ny = len(list1)

nx = len(nopy_list)

# 合計を算出し追加

list4 = []

# 先頭の[]を削除

del arr1[0]

for y,str1 in enumerate(arr1):

ntot = 0

for x in range(nx+1):

if x>0:

ntot = ntot + arr1[y][x]

str1.append(ntot)

list4.append(str1)

# 合計でソート

arr1 = sorted(arr1, key=lambda x:x[nx+1], reverse=True)

# 0行目にコピーを挿入

arr1.insert(0, a1_list)

# ヘッダを修正

arr1[0][0] = "出願人"

arr1[0].append("合計")

# サンプル出力

print('arr1[0:5]=',arr1[0:5][:])

# Exceに書き出し

file_name = 'trans_data.xlsx'

wb = openpyxl.load_workbook(file_name)

def write_list_1d(sheet, l_1d, start_row, start_col):

for y, row in enumerate(l_1d):

for x, cell in enumerate(row):

sheet.cell(row=start_row + y,

column=start_col + x,

value=l_1d[y][x])

sheet = wb['出願人別年別集計']

write_list_1d(sheet, arr1, 1, 1) # シート名「sheet」の1行目１列目からarr1の内容を書き込み

wb.save(file_name) # ファイル「file_name」に保存

# スクリブト39 一桁コード年別集計

## コードを一桁に修正し、重複を除去した後に、各年毎に各コードの出現回数を集計する。

# データ読み込み

pat_data = []

pat_data = pd.read_csv('./中間data/new_patlist4.csv', encoding='utf-8')

# 発行日欄読み込み

pd_data = pat_data.iloc[:,2]

# 開始年と終了年

print("開始年=",pystt, "終了年=",pyend)

# 開始年から終了年までの数値を作成し、文字に変換し、リスト化

nopy_list=[]

for str1 in year_list:

nopy_list.append(str1)

# 分類コード(重複なし)リスト作成(縦軸作成)

code_data = pat_data.iloc[:,9]

cd_list =[]

for str1 in code_data:

str0 = str1 + ","

cd_list.append(str(str0))

# 分類コードを一桁に修正し、分類コードの重複を削除

list1 =[]

for str1 in code_data:

code_split = str1.split(";") # 分割

for str2 in code_split: # 展開

str2 = str2[0] # 分類コードを一桁に修正

list1.append(str2)

list1 = list(set(list1)) # 重複を削除

# ソート

list1 = sorted(list1)

# 一桁に修正して重複を削除

bunkatu_list = []

for str1 in code_data:

code_split = str1.split(";") # 分割

list0 = []

for str2 in code_split: # 展開

str2 = str2[0] # 分類コードを一桁に修正

list0.append(str2)

list0 = list(set(list0)) # 重複を削除

bunkatu_list.append(list0)

# 各公報からコード+発行年+出現回数をリスト化

list2 =[]

for n, str1 in enumerate(bunkatu_list):

nparts = len(str1)

for np in range(nparts):

code = str1[np]

nen = py_list01[n]

kaisu = 1

str3 = code + "," + str(py_list01[n]) + "," + str(kaisu)

list2.append(str3)

# 表の初期化

nx = len(nopy_list)

ny = len(list1)

arr1 = [[0.0 for x in range(nx+1)] for y in range(ny+1)]

# 横軸設定

for x, str1 in enumerate(nopy_list):

arr1[0][x+1] = str1

# 縦軸設定

for y, str1 in enumerate(list1):

arr1[y+1][0] = str1

# コード別年別集計

for str1 in list2:

str2= str1.split(",")

code =str2[0]

code = code[0] # 一桁に絞り込み

nen =str2[1]

kaisu = str2[2]

for y, str3 in enumerate(list1): # 重複なし分類コード(縦軸)と照合

if arr1[y+1][0] == code:

for x, str4 in enumerate(nopy_list): # 発行年連番(横軸)と照合

if arr1[0][x+1] == int(nen):

arr1[y+1][x+1] += float(kaisu) # 一致すれば出現回数を加算

arr1[0][0] = "分類コード" # ヘッダ設定

# print(arr1) # 元表

# 元表はヘッダを追加しており、ヘッダが文字でデータが数値になるためソートできないので、

# ヘッダ行を一旦削除し、合計データを追加し、合計欄でソートした後にヘッダを戻すことにした

# 1行目をコピー

a1_list = arr1[0][:]

# 1行目を削除

del arr1[0][:]

# arayをリスト化

list3 = []

for str1 in arr1:

list3.append(str1)

# 行列数を算出

ny = len(list1)

nx = len(nopy_list)

# 合計を算出し追加

# 先頭の[]を削除

del arr1[0]

for y,str1 in enumerate(arr1):

ntot = 0

for x in range(nx+1):

if x>0:

ntot = ntot + arr1[y][x] # 合計を算出

str1.append(ntot) # 合計を追加

# 分類コードでソート

arr1 = sorted(arr1, key=lambda x:x[0], reverse=False)

# 0行目にコピーを挿入

arr1.insert(0, a1_list)

# ヘッダを修正

arr1[0][0] = "一桁分類コード"

arr1[0].append("合計")

# サンプル出力

print('arr1[0:2]=',arr1[0:2])

# Exceに書き出し

file_name = 'trans_data.xlsx'

wb = openpyxl.load_workbook(file_name)

def write_list_1d(sheet, l_1d, start_row, start_col):

for y, row in enumerate(l_1d):

for x, cell in enumerate(row):

sheet.cell(row=start_row + y,

column=start_col + x,

value=l_1d[y][x])

sheet = wb['一桁年別集計']

write_list_1d(sheet, arr1, 1, 1) # シート名「sheet」の1行目１列目からarr1の内容を書き込み

wb.save(file_name) # ファイル「file_name」に保存

# スクリブト40 三桁コード年別集計

## コードを三桁に修正し、重複を除去した後に、各年毎に各コードの出現回数を集計する。

# データ読み込み

pat_data = pd.read_csv('./中間data/new_patlist4.csv', encoding='utf-8')

# 発行日欄読み込み

pd_data = pat_data.iloc[:,2]

# 開始年と終了年

print("開始年=",pystt, "終了年=",pyend)

# 開始年から終了年までの数値を作成し、文字に変換し、リスト化

nopy_list=[]

for str1 in year_list:

nopy_list.append(str1)

# 分類コード(重複なし)リスト作成(縦軸作成)

code_data = pat_data.iloc[:,9]

cd_list =[]

for str1 in code_data:

str0 = str1 + ","

cd_list.append(str(str0))

# 分類コードを三桁に修正し、分類コードの重複を削除

list1 =[]

for str1 in code_data:

code_split = str1.split(";") # 分割

for str2 in code_split: # 展開

str2 = str2[0:3] # 分類コードを三桁に修正

list1.append(str2)

list1 = list(set(list1)) # 重複を削除

# ソート

list1 = sorted(list1)

# 三桁に修正して重複を削除

bunkatu_list = []

for str1 in code_data:

code_split = str1.split(";") # 分割

list0 = []

for str2 in code_split: # 展開

str2 = str2[0:3] # 分類コードを三桁に修正

list0.append(str2)

list0 = list(set(list0)) # 重複を削除

bunkatu_list.append(list0)

# 各公報からコード+発行年+持分をリスト化

list2 =[]

for n, str1 in enumerate(bunkatu_list):

nparts = len(str1)

for np in range(nparts):

code = str1[np]

nen = py_list01[n]

kaisu = 1

str3 = code + "," + str(py_list01[n]) + "," + str(kaisu)

list2.append(str3)

# 表の初期化

nx = len(nopy_list)

ny = len(list1)

arr1 = [[0.0 for x in range(nx+1)] for y in range(ny+1)]

# 横軸設定

for x, str1 in enumerate(nopy_list):

arr1[0][x+1] = str1

# 縦軸設定

for y, str1 in enumerate(list1):

arr1[y+1][0] = str1

# コード別年別集計

for str1 in list2:

str2= str1.split(",")

code =str2[0]

code = code[0:3] # 三桁に絞り込み

nen =str2[1]

motibun = str2[2]

for y, str3 in enumerate(list1): # 重複なし分類コード(縦軸)と照合

if arr1[y+1][0] == code:

for x, str4 in enumerate(nopy_list): # 発行年連番(横軸)と照合

if arr1[0][x+1] == int(nen):

arr1[y+1][x+1] += float(kaisu) # 一致すれば出現回数を加算

arr1[0][0] = "分類コード" # ヘッダ設定

# print(arr1) # 元表

# 元表はヘッダを追加しており、ヘッダが文字でデータが数値になるためソートできないので、

# ヘッダ行を一旦削除し、合計データを追加し、合計欄でソートした後にヘッダを戻すことにした

# 1行目をコピー

a1_list = arr1[0][:]

# 1行目を削除

del arr1[0][:]

# arayをリスト化

list3 = []

for str1 in arr1:

list3.append(str1)

# 行列数を算出

ny = len(list1)

nx = len(nopy_list)

# 合計を算出し追加

# 先頭の[]を削除

del arr1[0]

for y,str1 in enumerate(arr1):

ntot = 0

for x in range(nx+1):

if x>0:

ntot = ntot + arr1[y][x] # 合計を算出

str1.append(ntot) # 合計を追加

# 分類コードでソート

arr1 = sorted(arr1, key=lambda x:x[0], reverse=False)

# 0行目にコピーを挿入

arr1.insert(0, a1_list)

# ヘッダを修正

arr1[0][0] = "三桁分類コード"

arr1[0].append("合計")

# サンプル出力

print('arr1[0:2]=',arr1[0:2])

# Exceに書き出し

file_name = 'trans_data.xlsx'

wb = openpyxl.load_workbook(file_name)

def write_list_1d(sheet, l_1d, start_row, start_col):

for y, row in enumerate(l_1d):

for x, cell in enumerate(row):

sheet.cell(row=start_row + y,

column=start_col + x,

value=l_1d[y][x])

sheet = wb['三桁年別集計']

write_list_1d(sheet, arr1, 1, 1) # シート名「sheet」の1行目１列目からarr1の内容を書き込み

wb.save(file_name) # ファイル「file_name」に保存

# スクリブト41 四桁コード年別集計

## コードを四桁に修正し、重複を除去した後に、各年毎に各コードの出現回数を集計する。

# データ読み込み

pat_data = pd.read_csv('./中間data/new_patlist4.csv', encoding='utf-8')

# 発行日欄読み込み

pd_data = pat_data.iloc[:,2]

# 開始年と終了年

print("開始年=",pystt, "終了年=",pyend)

# 開始年から終了年までの数値を作成し、文字に変換し、リスト化

nopy_list=[]

for str1 in year_list:

nopy_list.append(str1)

# 分類コード(重複なし)リスト作成(縦軸作成)

code_data = pat_data.iloc[:,9]

cd_list =[]

for str1 in code_data:

str0 = str1 + ","

cd_list.append(str(str0))

# 分類コードを四桁に修正し、分類コードの重複を削除

list1 =[]

for str1 in code_data:

code_split = str1.split(";") # 分割

for str2 in code_split: # 展開

str2 = str2[0:4] # 分類コードを四桁に修正

list1.append(str2)

list1 = list(set(list1)) # 重複を削除

# ソート

list1 = sorted(list1)

# 四桁に修正して重複を削除

bunkatu_list = []

for str1 in code_data:

code_split = str1.split(";") # 分割

list0 = []

for str2 in code_split: # 展開

str2 = str2[0:4] # 分類コードを四桁に修正

list0.append(str2)

list0 = list(set(list0)) # 重複を削除

bunkatu_list.append(list0)

# 各公報からコード+発行年+持分をリスト化

list2 =[]

for n, str1 in enumerate(bunkatu_list):

nparts = len(str1)

for np in range(nparts):

code = str1[np]

nen = py_list01[n]

kaisu = 1

str3 = code + "," + str(py_list01[n]) + "," + str(kaisu)

list2.append(str3)

# 表の初期化

nx = len(nopy_list)

ny = len(list1)

arr1 = [[0.0 for x in range(nx+1)] for y in range(ny+1)]

# 横軸設定

for x, str1 in enumerate(nopy_list):

arr1[0][x+1] = str1

# 縦軸設定

for y, str1 in enumerate(list1):

arr1[y+1][0] = str1

# コード別年別集計

for str1 in list2:

str2= str1.split(",")

code =str2[0]

code = code[0:4] # 四桁に絞り込み

nen =str2[1]

motibun = str2[2]

for y, str3 in enumerate(list1): # 重複なし分類コード(縦軸)と照合

if arr1[y+1][0] == code:

for x, str4 in enumerate(nopy_list): # 発行年連番(横軸)と照合

if arr1[0][x+1] == int(nen):

arr1[y+1][x+1] += float(kaisu) # 一致すれば出現回数を加算

arr1[0][0] = "分類コード" # ヘッダ設定

# print(arr1) # 元表

# 元表はヘッダを追加しており、ヘッダが文字でデータが数値になるためソートできないので、

# ヘッダ行を一旦削除し、合計データを追加し、合計欄でソートした後にヘッダを戻すことにした

# 1行目をコピー

a1_list = arr1[0][:]

# 1行目を削除

del arr1[0][:]

# arayをリスト化

list3 = []

for str1 in arr1:

list3.append(str1)

# 行列数を算出

ny = len(list1)

nx = len(nopy_list)

# 合計を算出し追加

# 先頭の[]を削除

del arr1[0]

for y,str1 in enumerate(arr1):

ntot = 0

for x in range(nx+1):

if x>0:

ntot = ntot + arr1[y][x] # 合計を算出

str1.append(ntot) # 合計を追加

# 分類コードでソート

arr1 = sorted(arr1, key=lambda x:x[0], reverse=False)

# 0行目にコピーを挿入

arr1.insert(0, a1_list)

# ヘッダを修正

arr1[0][0] = "四桁分類コード"

arr1[0].append("合計")

# サンプル出力

print('arr1[0:2]=',arr1[0:2])

# Exceに書き出し

file_name = 'trans_data.xlsx'

wb = openpyxl.load_workbook(file_name)

def write_list_1d(sheet, l_1d, start_row, start_col):

for y, row in enumerate(l_1d):

for x, cell in enumerate(row):

sheet.cell(row=start_row + y,

column=start_col + x,

value=l_1d[y][x])

sheet = wb['四桁年別集計']

write_list_1d(sheet, arr1, 1, 1) # シート名「sheet」の1行目１列目からarr1の内容を書き込み

wb.save(file_name) # ファイル「file_name」に保存

# スクリブト42 六桁コード年別集計

## コードを六桁に修正し、重複を除去した後に、各年毎に各コードの出現回数を集計する。

# データ読み込み

pat_data = pd.read_csv('./中間data/new_patlist4.csv', encoding='utf-8')

# 発行日欄読み込み

pd_data = pat_data.iloc[:,2]

# 開始年と終了年

print("開始年=",pystt, "終了年=",pyend)

# 開始年から終了年までの数値を作成し、文字に変換し、リスト化

nopy_list=[]

for str1 in year_list:

nopy_list.append(str1)

# 分類コード(重複なし)リスト作成(縦軸作成)

# 分類コード読み込み

code_data = pat_data.iloc[:,9]

cd_list =[]

for str1 in code_data:

str0 = str1 + ","

cd_list.append(str(str0))

# 分類コードを六桁に修正し、分類コードの重複を削除

list1 =[]

for str1 in code_data:

code_split = str1.split(";") # 分割

for str2 in code_split: # 展開

str2 = str2[0:6] # 分類コードを六桁に修正

list1.append(str2)

list1 = list(set(list1)) # 重複を削除

# ソート

list1 = sorted(list1)

# 六桁に修正して重複を削除

bunkatu_list = []

for str1 in code_data:

code_split = str1.split(";") # 分割

list0 = []

for str2 in code_split: # 展開

str2 = str2[0:6] # 分類コードを六桁に修正

list0.append(str2)

list0 = list(set(list0)) # 重複を削除

bunkatu_list.append(list0)

# 各公報からコード+発行年+持分をリスト化

list2 =[]

for n, str1 in enumerate(bunkatu_list):

nparts = len(str1)

for np in range(nparts):

code = str1[np]

nen = py_list01[n]

kaisu = 1

str3 = code + "," + str(py_list01[n]) + "," + str(kaisu)

list2.append(str3)

# 表の初期化

nx = len(nopy_list)

ny = len(list1)

arr1 = [[0.0 for x in range(nx+1)] for y in range(ny+1)]

# 横軸設定

for x, str1 in enumerate(nopy_list):

arr1[0][x+1] = str1

# 縦軸設定

for y, str1 in enumerate(list1):

arr1[y+1][0] = str1

# コード別年別集計

for str1 in list2:

str2= str1.split(",")

code =str2[0]

code = code[0:6] # 六桁に絞り込み

nen =str2[1]

motibun = str2[2]

for y, str3 in enumerate(list1): # 重複なし分類コード(縦軸)と照合

if arr1[y+1][0] == code:

for x, str4 in enumerate(nopy_list): # 発行年連番(横軸)と照合

if arr1[0][x+1] == int(nen):

arr1[y+1][x+1] += float(kaisu) # 一致すれば出現回数を加算

arr1[0][0] = "分類コード" # ヘッダ設定

# print(arr1) # 元表

# 元表はヘッダを追加しており、ヘッダが文字でデータが数値になるためソートできないので、

# ヘッダ行を一旦削除し、合計データを追加し、合計欄でソートした後にヘッダを戻すことにした

# 1行目をコピー

a1_list = arr1[0][:]

# 1行目を削除

del arr1[0][:]

# arayをリスト化

list3 = []

for str1 in arr1:

list3.append(str1)

# 行列数を算出

ny = len(list1)

nx = len(nopy_list)

# 合計を算出し追加

# 先頭の[]を削除

del arr1[0]

for y,str1 in enumerate(arr1):

ntot = 0

for x in range(nx+1):

if x>0:

ntot = ntot + arr1[y][x] # 合計を算出

str1.append(ntot) # 合計を追加

# 分類コードでソート

arr1 = sorted(arr1, key=lambda x:x[0], reverse=False)

# 0行目にコピーを挿入

arr1.insert(0, a1_list)

# ヘッダを修正

arr1[0][0] = "六桁分類コード"

arr1[0].append("合計")

# サンプル出力

print('arr1[0:2]=',arr1[0:2]) # 5件出力

# Exceに書き出し

file_name = 'trans_data.xlsx'

wb = openpyxl.load_workbook(file_name)

def write_list_1d(sheet, l_1d, start_row, start_col):

for y, row in enumerate(l_1d):

for x, cell in enumerate(row):

sheet.cell(row=start_row + y,

column=start_col + x,

value=l_1d[y][x])

sheet = wb['六桁年別集計']

write_list_1d(sheet, arr1, 1, 1) # シート名「sheet」の1行目１列目からarr1の内容を書き込み

wb.save(file_name) # ファイル「file_name」に保存

# スクリブト43 コード一桁出願人リスト

## コードを一桁に修正し、重複を除去した後に、各出願人毎に各コードの出現回数を集計する。

### 横軸がコード、縦軸が出願人

# データ読み込み

pat_data = pd.read_csv('./中間data/new_patlist4.csv', encoding='utf-8')

# 分類コード(重複なし)リスト作成(縦軸作成)

code_data = pat_data.iloc[:,9]

cd_list =[]

for str1 in code_data:

str0 = str1

cd_list.append(str(str0))

# 分類コードを一桁に修正し、重複を削除し、コードヘッダリストを作成

cdhd_list =[]

for str1 in code_data:

code_split = str1.split(";") # 分割

for str2 in code_split: # 展開

str2 = str2[0:1] #<<< 分類コードを三桁に修正 >>>

cdhd_list.append(str2)

cdhd_list = list(set(cdhd_list)) # 重複を削除

# 出現コードをソート

cdhd_list = sorted(cdhd_list)

# 各行の分類コードを一桁に修正し、同一公報内の分類コードの重複を削除

cddt_list =[]

for str1 in code_data:

code_split = str1.split(";") # 分割

list1 =[]

for str2 in code_split: # 展開

str2 = str2[0:1] #<<< 分類コードを一桁に修正 >>>

list1.append(str2)

list1 = list(set(list1)) # 重複を削除

list1 = sorted(list1) # 各要素リスト内をソート

cddt_list.append(list1)

# 出願人別集計結果を読み込み

ap_data = pd.read_excel('trans_data.xlsx', sheet_name='出願人別集計')

# 出願人(重複なし)リスト作成(縦軸作成)

# apname_data = ap_data.iloc[0:20,0] # 上位20件を読み込み

apname_data = ap_data.iloc[:,0]

aphd_minilist =[]

for str1 in apname_data:

str0 = str1 + ","

aphd_minilist.append(str(str0))

# 各公報から出願人(apname_data)+コード(cddt_list)+出願人数(nap)をリスト化

apname_data = pat_data.iloc[:,4]

apcd_list =[]

for n, str1 in enumerate(apname_data):

nap = str1.count(";") + 1 # 出願人数を算出

ap_split = str1.split(";") # 出願人を分割

for n1 in range(nap): # 分割した出願人毎に処理

ap_str = ap_split[n1]

ncd = len(cddt_list[n]) # コード数を算出

for n2 in range(ncd): # 分割したコード毎に処理

str2 = cddt_list[n] # n行目のコードを読み出し

str2 = str2[n2] # n行のn2番目のコードを読み出し(リスト["A"]→文字A)

apcd_str = ap_str + "," + str2 + "," + str(nap) # 出願人+コード+出願人数を作成

apcd_list.append(apcd_str)

# 表の初期化(y=重複無し出願人,x=コードヘッダリスト)

ny = len(aphd_minilist) # 重複無し出願人

nx = len(cdhd_list) # コードヘッダリスト

arr1 = [[0.0 for x in range(nx+1)] for y in range(ny+1)]

# 横軸設定

for x, str1 in enumerate(cdhd_list): # コードヘッダリスト

arr1[0][x+1] = str1

# 縦軸設定

for y, str1 in enumerate(aphd_minilist): # 重複無し出願人

arr1[y+1][0] = str1

# 出願人別コード別集計(出願人+コード=", apcd_list)

for str1 in apcd_list: # (出願人+コード=", apcd_list)

str2= str1.split(",")

ap =str2[0]

code =str2[1]

code = code[0:1] #<<< 一桁に絞り込み >>>

motibun = 1/int(str2[2]) # 持分を読み込み

for y, str3 in enumerate(aphd_minilist): # 重複なし出願人(縦軸)と照合

bap = arr1[y+1][0].rstrip(",")

if bap == ap:

for x, str4 in enumerate(cdhd_list): # コードヘッダリスト(横軸)と照合

if arr1[0][x+1] == code:

arr1[y+1][x+1] += float(motibun) # 一致すれば持分を加算

arr1[0][0] = "出願人" # ヘッダ設定

# print(arr1) # 元表

# 元表はヘッダを追加しており、ヘッダが文字でデータが数値になるためソートできないので、

# ヘッダ行を一旦削除し、合計データを追加し、合計欄でソートした後にヘッダを戻すことにした

# 1行目をコピー

a1_list = arr1[0][:]

# 1行目を削除

del arr1[0][:]

# 合計を算出

ny = len(aphd_minilist) # aphd_list: # 重複なし出願人(縦軸)

nx = len(cdhd_list) # cdhd_list: # コードヘッダリスト(横軸)

# 合計を算出し追加

# 先頭の[]を削除

del arr1[0]

for y,str1 in enumerate(arr1):

ntot = 0

for x in range(nx+1):

if x>0:

ntot = ntot + arr1[y][x] # 合計を算出

str1.append(ntot) # 合計を追加

# 合計でソート

arr1 = sorted(arr1, key=lambda x:x[nx+1], reverse=True)

# 0行目にコピーを挿入

arr1.insert(0, a1_list)

# ヘッダを修正

arr1[0][0] = "出願人"

arr1[0].append("合計")

# サンプル出力

print('arr1[0:2]=',arr1[0:2]) # 5件出力

# Exceに書き出し

file_name = 'trans_data.xlsx'

wb = openpyxl.load_workbook(file_name)

def write_list_1d(sheet, l_1d, start_row, start_col):

for y, row in enumerate(l_1d):

for x, cell in enumerate(row):

sheet.cell(row=start_row + y,

column=start_col + x,

value=l_1d[y][x])

sheet = wb['一桁コード別集計']

write_list_1d(sheet, arr1, 1, 1) # シート名「sheet」の1行目１列目からarr1の内容を書き込み

wb.save(file_name) # ファイル「file_name」に保存

# スクリブト44 コード三桁出願人リスト

## コードを三桁に修正し、重複を除去した後に、各出願人毎に各コードの出現回数を集計する。

### 横軸がコード、縦軸が出願人

# データ読み込み

pat_data = pd.read_csv('./中間data/new_patlist4.csv', encoding='utf-8')

# 分類コード(重複なし)リスト作成(縦軸作成)

code_data = pat_data.iloc[:,9]

cd_list =[]

for str1 in code_data:

str0 = str1

cd_list.append(str(str0))

# 分類コードを三桁に修正し、重複を削除し、コードヘッダリストを作成

cdhd_list =[]

for str1 in code_data:

code_split = str1.split(";") # 分割

for str2 in code_split: # 展開

str2 = str2[0:3] #<<< 分類コードを三桁に修正 >>>

cdhd_list.append(str2)

cdhd_list = list(set(cdhd_list)) # 重複を削除

# 出現コードをソート

cdhd_list = sorted(cdhd_list)

# 分類コードが多すぎる場合には終了する

ncode = len(cdhd_list)

if ncode > 255:

print("コード数が255以上になったので終了します")

sys.exit()

# 各行の分類コードデータを三桁に修正し、重複を削除

cddt_list =[]

for str1 in code_data:

code_split = str1.split(";") # 分割

list1 =[]

for str2 in code_split: # 展開

str2 = str2[0:3] #<<< 分類コードを三桁に修正 >>>

list1.append(str2)

list1 = list(set(list1)) # 重複を削除

list1 = sorted(list1) # 各要素リスト内をソート

cddt_list.append(list1)

# 出願人別集計結果を読み込み

ap_data = pd.read_excel('trans_data.xlsx', sheet_name='出願人別集計')

# 出願人(重複なし)リスト作成(縦軸作成)

# apname_data = ap_data.iloc[0:20,0] # 上位20件を読み込み

apname_data = ap_data.iloc[:,0]

aphd_minilist =[]

for str1 in apname_data:

str0 = str1 + ","

aphd_minilist.append(str(str0))

# 各公報から出願人(apname_data)+コード(cddt_list)+出願人数(nap)をリスト化

apname_data = pat_data.iloc[:,4]

apcd_list =[]

for n, str1 in enumerate(apname_data):

nap = str1.count(";") + 1 # 出願人数を算出

ap_split = str1.split(";") # 出願人を分割

for n1 in range(nap): # 分割した出願人毎に処理

ap_str = ap_split[n1]

ncd = len(cddt_list[n]) # コード数を算出

for n2 in range(ncd): # 分割したコード毎に処理

str2 = cddt_list[n] # n行目のコードを読み出し

str2 = str2[n2] # n行のn2番目のコードを読み出し(リスト["A"]→文字A)

apcd_str = ap_str + "," + str2 + "," + str(nap) # 出願人+コード+出願人数を作成

apcd_list.append(apcd_str)

# 表の初期化(y=重複無し出願人,x=コードヘッダリスト)

ny = len(aphd_minilist) # 重複無し出願人

nx = len(cdhd_list) # コードヘッダリスト

arr1 = [[0.0 for x in range(nx+1)] for y in range(ny+1)]

# 横軸設定

for x, str1 in enumerate(cdhd_list): # コードヘッダリスト

arr1[0][x+1] = str1

# 縦軸設定

for y, str1 in enumerate(aphd_minilist): # 重複無し出願人

arr1[y+1][0] = str1

# 出願人別コード別集計(出願人+コード=", apcd_list)

for str1 in apcd_list: # (出願人+コード=", apcd_list)

str2= str1.split(",")

ap =str2[0]

code =str2[1]

code = code[0:3] #<<< 三桁に絞り込み >>>

motibun = 1/int(str2[2]) # 持分を読み込み

for y, str3 in enumerate(aphd_minilist): # 重複なし出願人(縦軸)と照合

bap = arr1[y+1][0].rstrip(",")

if bap == ap:

for x, str4 in enumerate(cdhd_list): # コードヘッダリスト(横軸)と照合

if arr1[0][x+1] == code:

arr1[y+1][x+1] += float(motibun) # 一致すれば持分を加算

arr1[0][0] = "出願人" # ヘッダ設定

# print(arr1) # 元表

# 元表はヘッダを追加しており、ヘッダが文字でデータが数値になるためソートできないので、

# ヘッダ行を一旦削除し、合計データを追加し、合計欄でソートした後にヘッダを戻すことにした

# 1行目をコピー

a1_list = arr1[0][:]

# 1行目を削除

del arr1[0][:]

# 合計を算出

ny = len(aphd_minilist) # aphd_list: # 重複なし出願人(縦軸)

nx = len(cdhd_list) # cdhd_list: # コードヘッダリスト(横軸)

# 合計を算出し追加

# 先頭の[]を削除

del arr1[0]

for y,str1 in enumerate(arr1):

ntot = 0

for x in range(nx+1):

if x>0:

ntot = ntot + arr1[y][x] # 合計を算出

str1.append(ntot) # 合計を追加

# 分類コードでソート

arr1 = sorted(arr1, key=lambda x:x[nx+1], reverse=True)

# 0行目にコピーを挿入

arr1.insert(0, a1_list)

# ヘッダを修正

arr1[0][0] = "出願人"

arr1[0].append("合計")

# サンプル出力

print('arr1[0:2]=',arr1[0:2])

# Exceに書き出し

file_name = 'trans_data.xlsx'

wb = openpyxl.load_workbook(file_name)

def write_list_1d(sheet, l_1d, start_row, start_col):

for y, row in enumerate(l_1d):

for x, cell in enumerate(row):

sheet.cell(row=start_row + y,

column=start_col + x,

value=l_1d[y][x])

sheet = wb['三桁コード別集計']

write_list_1d(sheet, arr1, 1, 1) # シート名「sheet」の1行目１列目からarr1の内容を書き込み

wb.save(file_name) # ファイル「file_name」に保存

# スクリブト45 コード四桁出願人リスト

## コードを四桁に修正し、重複を除去した後に、各出願人毎に各コードの出現回数を集計する。

### 横軸がコード、縦軸が出願人

# データ読み込み

pat_data = pd.read_csv('./中間data/new_patlist4.csv', encoding='utf-8')

# 分類コード(重複なし)リスト作成(縦軸作成)

code_data = pat_data.iloc[:,9]

cd_list =[]

for str1 in code_data:

str0 = str1

cd_list.append(str(str0))

# 分類コードを四桁に修正し、重複を削除し、コードヘッダリストを作成

cdhd_list =[]

for str1 in code_data:

code_split = str1.split(";") # 分割

for str2 in code_split: # 展開

str2 = str2[0:4] #<<< 分類コードを四桁に修正 >>>

cdhd_list.append(str2)

cdhd_list = list(set(cdhd_list)) # 重複を削除

# 出現コードをソート

cdhd_list = sorted(cdhd_list)

# 各行の分類コードデータを四桁に修正し、同一公報内の分類コードの重複を削除

cddt_list =[]

for str1 in code_data:

code_split = str1.split(";") # 分割

list1 =[]

for str2 in code_split: # 展開

str2 = str2[0:4] #<<< 分類コードを四桁に修正 >>>

list1.append(str2)

list1 = list(set(list1)) # 重複を削除

list1 = sorted(list1) # 各要素リスト内をソート

cddt_list.append(list1)

# 分類コードが多すぎる場合には終了する

ncode = len(cdhd_list)

if ncode > 255:

print("コード数が255以上になったので終了します")

sys.exit()

# 出願人別集計結果を読み込み

ap_data = pd.read_excel('trans_data.xlsx', sheet_name='出願人別集計')

# 出願人(重複なし)リスト作成(縦軸作成)

# apname_data = ap_data.iloc[0:20,0] # 上位20件を読み込み

apname_data = ap_data.iloc[:,0]

aphd_minilist =[]

for str1 in apname_data:

str0 = str1 + ","

aphd_minilist.append(str(str0))

# 各公報から出願人(apname_data)+コード(cddt_list)+出願人数(nap)をリスト化

apname_data = pat_data.iloc[:,4]

apcd_list =[]

for n, str1 in enumerate(apname_data):

nap = str1.count(";") + 1 # 出願人数を算出

ap_split = str1.split(";") # 出願人を分割

for n1 in range(nap): # 分割した出願人毎に処理

ap_str = ap_split[n1]

ncd = len(cddt_list[n]) # コード数を算出

for n2 in range(ncd): # 分割したコード毎に処理

str2 = cddt_list[n] # n行目のコードを読み出し

str2 = str2[n2] # n行のn2番目のコードを読み出し(リスト["A"]→文字A)

apcd_str = ap_str + "," + str2 + "," + str(nap) # 出願人+コード+出願人数を作成

apcd_list.append(apcd_str)

# 表の初期化(y=重複無し出願人,x=コードヘッダリスト)

ny = len(aphd_minilist) # 重複無し出願人

nx = len(cdhd_list) # コードヘッダリスト

arr1 = [[0.0 for x in range(nx+1)] for y in range(ny+1)]

# 横軸設定

for x, str1 in enumerate(cdhd_list): # コードヘッダリスト

arr1[0][x+1] = str1

# 縦軸設定

for y, str1 in enumerate(aphd_minilist): # 重複無し出願人

arr1[y+1][0] = str1

# 出願人別コード別集計(出願人+コード=", apcd_list)

for str1 in apcd_list: # (出願人+コード=", apcd_list)

str2= str1.split(",")

ap =str2[0]

code =str2[1]

code = code[0:4] #<<< 四桁に絞り込み >>>

motibun = 1/int(str2[2]) # 持分を読み込み

for y, str3 in enumerate(aphd_minilist): # 重複なし出願人(縦軸)と照合

bap = arr1[y+1][0].rstrip(",")

if bap == ap:

for x, str4 in enumerate(cdhd_list): # コードヘッダリスト(横軸)と照合

if arr1[0][x+1] == code:

arr1[y+1][x+1] += float(motibun) # 一致すれば持分を加算

arr1[0][0] = "出願人" # ヘッダ設定

# print(arr1) # 元表

# 元表はヘッダを追加しており、ヘッダが文字でデータが数値になるためソートできないので、

# ヘッダ行を一旦削除し、合計データを追加し、合計欄でソートした後にヘッダを戻すことにした

# 1行目をコピー

a1_list = arr1[0][:]

# 1行目を削除

del arr1[0][:]

# 合計を算出

ny = len(aphd_minilist) # aphd_list: # 重複なし出願人(縦軸)

nx = len(cdhd_list) # cdhd_list: # コードヘッダリスト(横軸)

# 合計を算出し追加

# 先頭の[]を削除

del arr1[0]

for y,str1 in enumerate(arr1):

ntot = 0

for x in range(nx+1):

if x>0:

ntot = ntot + arr1[y][x] # 合計を算出

str1.append(ntot) # 合計を追加

# 分類コードでソート

arr1 = sorted(arr1, key=lambda x:x[nx+1], reverse=True)

# 0行目にコピーを挿入

arr1.insert(0, a1_list)

# ヘッダを修正

arr1[0][0] = "出願人"

arr1[0].append("合計")

# サンプル出力

print('arr1[0:2]=',arr1[0:2])

# Exceに書き出し

file_name = 'trans_data.xlsx'

wb = openpyxl.load_workbook(file_name)

def write_list_1d(sheet, l_1d, start_row, start_col):

for y, row in enumerate(l_1d):

for x, cell in enumerate(row):

sheet.cell(row=start_row + y,

column=start_col + x,

value=l_1d[y][x])

sheet = wb['四桁コード別集計']

write_list_1d(sheet, arr1, 1, 1) # シート名「sheet」の1行目１列目からarr1の内容を書き込み

wb.save(file_name) # ファイル「file_name」に保存

# スクリブト46 コード六桁出願人リスト

## コードを六桁に修正し、重複を除去した後に、各出願人毎に各コードの出現回数を集計する。

### 横軸がコード、縦軸が出願人

# データ読み込み

pat_data = pd.read_csv('./中間data/new_patlist4.csv', encoding='utf-8')

# 分類コード(重複なし)リスト作成(縦軸作成)

code_data = pat_data.iloc[:,9]

cd_list =[]

for str1 in code_data:

str0 = str1

cd_list.append(str(str0))

# print("分類コード欄=", cd_list)

# 分類コードを六桁に修正し、重複を削除し、コードヘッダリストを作成

cdhd_list =[]

for str1 in code_data:

code_split = str1.split(";") # 分割

for str2 in code_split: # 展開

str2 = str2[0:6] #<<< 分類コードを六桁に修正 >>>

cdhd_list.append(str2)

cdhd_list = list(set(cdhd_list)) # 重複を削除

# 出現コードをソート

cdhd_list = sorted(cdhd_list)

# 各行の分類コードデータを六桁に修正し、同一公報内の分類コードの重複を削除

cddt_list =[]

for str1 in code_data:

code_split = str1.split(";") # 分割

list1 =[]

for str2 in code_split: # 展開

str2 = str2[0:6] #<<< 分類コードを六桁に修正 >>>

list1.append(str2)

list1 = list(set(list1)) # 重複を削除

list1 = sorted(list1) # 各要素リスト内をソート

cddt_list.append(list1)

# 分類コードが多すぎる場合には終了する

ncode = len(cdhd_list)

if ncode > 255:

print("コード数が255以上になったので終了します")

sys.exit()

# 出願人別集計結果を読み込み

ap_data = pd.read_excel('trans_data.xlsx', sheet_name='出願人別集計')

# 出願人(重複なし)リスト作成(縦軸作成)

# apname_data = ap_data.iloc[0:20,0] # 上位20件を読み込み

apname_data = ap_data.iloc[:,0]

aphd_minilist =[]

for str1 in apname_data:

str0 = str1 + ","

aphd_minilist.append(str(str0))

# 各公報から出願人(apname_data)+コード(cddt_list)+出願人数(nap)をリスト化

apname_data = pat_data.iloc[:,4]

apcd_list =[]

for n, str1 in enumerate(apname_data):

nap = str1.count(";") + 1 # 出願人数を算出

ap_split = str1.split(";") # 出願人を分割

for n1 in range(nap): # 分割した出願人毎に処理

ap_str = ap_split[n1]

ncd = len(cddt_list[n]) # コード数を算出

for n2 in range(ncd): # 分割したコード毎に処理

str2 = cddt_list[n] # n行目のコードを読み出し

str2 = str2[n2] # n行のn2番目のコードを読み出し(リスト["A"]→文字A)

apcd_str = ap_str + "," + str2 + "," + str(nap) # 出願人+コード+出願人数を作成

apcd_list.append(apcd_str)

# 表の初期化(y=重複無し出願人,x=コードヘッダリスト)

ny = len(aphd_minilist) # 重複無し出願人

nx = len(cdhd_list) # コードヘッダリスト

arr1 = [[0.0 for x in range(nx+1)] for y in range(ny+1)]

# 横軸設定

for x, str1 in enumerate(cdhd_list): # コードヘッダリスト

arr1[0][x+1] = str1

# 縦軸設定

for y, str1 in enumerate(aphd_minilist): # 重複無し出願人

arr1[y+1][0] = str1

# 出願人別コード別集計(出願人+コード=", apcd_list)

for str1 in apcd_list: # (出願人+コード=", apcd_list)

str2= str1.split(",")

ap =str2[0]

code =str2[1]

code = code[0:6] #<<< 六桁に絞り込み >>>

motibun = 1/int(str2[2]) # 持分を読み込み

for y, str3 in enumerate(aphd_minilist): # 重複なし出願人(縦軸)と照合

bap = arr1[y+1][0].rstrip(",")

if bap == ap:

for x, str4 in enumerate(cdhd_list): # コードヘッダリスト(横軸)と照合

if arr1[0][x+1] == code:

arr1[y+1][x+1] += float(motibun) # 一致すれば持分を加算

arr1[0][0] = "出願人" # ヘッダ設定

# print(arr1) # 元表

# 元表はヘッダを追加しており、ヘッダが文字でデータが数値になるためソートできないので、

# ヘッダ行を一旦削除し、合計データを追加し、合計欄でソートした後にヘッダを戻すことにした

# 1行目をコピー

a1_list = arr1[0][:]

# 1行目を削除

del arr1[0][:]

# 合計を算出

ny = len(aphd_minilist) # aphd_list: # 重複なし出願人(縦軸)

nx = len(cdhd_list) # cdhd_list: # コードヘッダリスト(横軸)

# 合計を算出し追加

# 先頭の[]を削除

del arr1[0]

for y,str1 in enumerate(arr1):

ntot = 0

for x in range(nx+1):

if x>0:

ntot = ntot + arr1[y][x] # 合計を算出

str1.append(ntot) # 合計を追加

# 分類コードでソート

arr1 = sorted(arr1, key=lambda x:x[nx+1], reverse=True)

# 0行目にコピーを挿入

arr1.insert(0, a1_list)

# ヘッダを修正

arr1[0][0] = "出願人"

arr1[0].append("合計")

# サンプル出力

print('arr1[0:2]=',arr1[0:2])

# Exceに書き出し

file_name = 'trans_data.xlsx'

wb = openpyxl.load_workbook(file_name)

def write_list_1d(sheet, l_1d, start_row, start_col):

for y, row in enumerate(l_1d):

for x, cell in enumerate(row):

sheet.cell(row=start_row + y,

column=start_col + x,

value=l_1d[y][x])

sheet = wb['六桁コード別集計']

write_list_1d(sheet, arr1, 1, 1) # シート名「sheet」の1行目１列目からarr1の内容を書き込み

wb.save(file_name) # ファイル「file_name」に保存