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5.1 KiB
Python
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Python
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#!/usr/bin/env python
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import numpy as np
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import re
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import pandas as pd
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def parse_google_form_results(text):
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"""
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Google Forms のアンケート結果をコピペしたテキストから、
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研究室番号 | 値
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の DataFrame を生成する。
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Parameters
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----------
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text : str
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Google Forms 結果ページからコピーしたテキスト
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Returns
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-------
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pandas.DataFrame
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"""
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# 「第一希希望研究室...」の集計部分は除外したいので、
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# 最初の個別研究室ブロックから開始する
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m = re.search(
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r'^研究室\s*[0-9０-９]+.*?\n[0-9０-９]+\s*件の回答',
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text,
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flags=re.MULTILINE
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)
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if not m:
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raise ValueError("個別研究室ブロックが見つかりません")
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text = text[m.start():]
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# 各研究室ブロックを取得
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pattern = re.compile(
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r'^研究室\s*([0-9０-９]+).*?\n'
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r'([0-9０-９]+)\s*件の回答\s*\n'
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r'(.*?)'
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r'(?=^研究室\s*[0-9０-９]+.*?\n[0-9０-９]+\s*件の回答|\Z)',
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flags=re.MULTILINE | re.DOTALL
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)
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rows = []
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||
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for match in pattern.finditer(text):
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lab_no_str = match.group(1)
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n_answers_str = match.group(2)
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body = match.group(3).strip()
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# 全角数字対応
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trans = str.maketrans("０１２３４５６７８９", "0123456789")
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lab_no = int(lab_no_str.translate(trans))
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n_answers = int(n_answers_str.translate(trans))
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# 回答数 0 はスキップ
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if n_answers == 0:
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continue
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# --------------------------------------------------
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# Case 1:
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# 「値 カウント」表がある場合
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#
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# 例:
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# 値 カウント
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# 300 2
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# 350 2
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# --------------------------------------------------
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if re.search(r'^値\s+カウント\s*$', body, flags=re.MULTILINE):
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table_part = re.split(
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r'^値\s+カウント\s*$',
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body,
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maxsplit=1,
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flags=re.MULTILINE
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)[1]
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count_rows = re.findall(
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r'^\s*(-?\d+(?:\.\d+)?)\s+(\d+)\s*$',
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table_part,
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flags=re.MULTILINE
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)
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values = []
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for value_str, count_str in count_rows:
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value = float(value_str)
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count = int(count_str)
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values.extend([value] * count)
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# --------------------------------------------------
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# Case 2:
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# 回答値が1行ずつ並んでいる場合
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#
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# 例:
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# 210
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# 333
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# 300
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# --------------------------------------------------
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else:
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values = []
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for line in body.splitlines():
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line = line.strip()
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if re.fullmatch(r'-?\d+(?:\.\d+)?', line):
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values.append(float(line))
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# 回答数との整合性チェック
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if len(values) != n_answers:
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print(
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f"警告: 研究室{lab_no}: "
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f"回答数={n_answers}, 抽出数={len(values)}"
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)
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for value in values:
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rows.append({
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"研究室番号": lab_no,
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"値": value
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})
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df = pd.DataFrame(rows)
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# 整数値だけなら見やすくする
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if not df.empty:
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if (df["値"] % 1 == 0).all():
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df["値"] = df["値"].astype(int)
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return df
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if __name__ == "__main__":
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import argparse
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par = argparse.ArgumentParser(description="test")
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par.add_argument('googleform_str')
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args = par.parse_args()
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# コピペしたテキストをファイルに保存しておく
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with open(args.googleform_str, encoding="utf-8") as f:
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text = f.read()
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df = parse_google_form_results(text)
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df_r = pd.DataFrame()
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for n in np.unique(df["研究室番号"]):
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df_ = df.loc[df["研究室番号"] == n, :]
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df__ = df_.loc[df_["値"] > 10, :]
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||
ave, std = df__.mean(), df__.std()
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||
df_r.loc[n, "在校生"] = df_.shape[0]
|
||
df_r.loc[n, "編入生"] = df_.shape[0] - df__.shape[0]
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||
df_r.loc[n, "GPA mean"] = df__["値"].mean()
|
||
df_r.loc[n, "GPA std"] = df__["値"].std()
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||
df_r[["在校生", "編入生"]] = df_r[["在校生", "編入生"]].astype(int)
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||
# 表示用
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df_show = df_r.copy()
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||
df_show.index.name = "研究室"
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df_show["GPA mean"] = df_show["GPA mean"].round(1)
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||
df_show["GPA std"] = df_show["GPA std"].round(1)
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||
print(
|
||
f"{'研究室':>6} "
|
||
f"{'在校生':>6} "
|
||
f"{'編入生':>6} "
|
||
f"{'GPA mean':>10} "
|
||
f"{'GPA std':>10}"
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)
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print("-" * 52)
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for n, row in df_r.iterrows():
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mean = f"{row['GPA mean']:.1f}"
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std = "-" if pd.isna(row["GPA std"]) else f"{row['GPA std']:.1f}"
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||
print(
|
||
f"{n:>6} "
|
||
f"{int(row['在校生']):>8} "
|
||
f"{int(row['編入生']):>8} "
|
||
f"{mean:>10} "
|
||
f"{std:>10}")
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# outfile = __file__.replace(".py", ".xlsx")
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# df.to_excel(outfile)
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# print(f"{outfile} was created.")
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