#24　Wx、Eyを算出

今日は、データを保存しているcsvファイルの列名を変更したり、業種名（sector）を統一したりといった、細々なデータ操作から始めていました。

x産業の廃棄物発生量Wxを推計

次に、産業連関表の金額フローを物質フローに変換し、廃棄物発生量Wxを推計しました。

投稿#16にて、産業を1つに固定して算出した例を紹介しましたが、今回は全187産業において廃棄物発生量Wxを算出しました。

尚、算出式は下記のようになります。

for x in range(len(df_price_per_ton.index)):
   # 投入量を計算
   input = 0 # 投入分
   output = 0 # 産出分
   fuel = 0 # 燃料使用分
   waste = 0 # 廃棄物発生量
   for i in range(187):
       for k in range(len(df_price_per_ton.index)):
           if df_price_per_ton.iat[k, 0] == 0:
               continue
           if df_price_per_ton.index[k] == df_iotable.index[i]:
               input += df_iotable.iat[i, x] * 1000000 // df_price_per_ton.iat[k, 0]
               # 燃料使用分を計算
               if df_price_per_ton.index[k] == '2121': # 石炭製品の燃料使用分
                   fuel += df_iotable.iat[i, x] * 1000000 // df_price_per_ton.iat[k, 0]
               # 石油化学系基礎製品への石油製品の投入ではない場合
               if df_price_per_ton.index[k] == '2111':
                   if df_iotable.columns[x] != '2031':
                       fuel += df_iotable.iat[i, x] * 1000000 // df_price_per_ton.iat[k, 0] # 石油製品の燃料使用分

   # 産出量を計算
   for i in range(187):
       if i == x:
           continue
       if df_price_per_ton.iat[x, 0] == 0:
           output = 0
       else:
           output += df_iotable.iat[x, i] * 1000000 // df_price_per_ton.iat[x, 0]
   

   waste = input - output - fuel
   df_estimate.iat[x, 0] = waste
   df_estimate.iat[x, 1] = input
   df_estimate.iat[x, 2] = output
   df_estimate.iat[x, 3] = fuel
df_estimate.head()

上記のコードを実行すると、計算が終了するまでに5分程度かかるのがネックに感じています。なので、コードの改良が必要かと思いますが、それはおいおいやろうと思います^^;

計算結果の最初の5行は下記のようになります。

groupbyで、28分類の廃棄物発生量推計値Eyを計算

続いて、産業連関表の187分類の廃棄物発生量Wxを、廃棄物実態調査の28分類Eyに対応させてみました。

for sector, group in df_estimate.groupby('sector'):
   print(sector + ':' + str(group['Wx'].sum()))

sectorの順序が整っていませんが、28分類ごとの廃棄物発生量Eyを、groupbyメソッドを使って算出できました。