前回の投稿では、産業連関表をデータフレーム形式で読み込むことに挑戦したのですが、

本当は、分類コード（文字列）をインデックスにしたいんですよね。どうやればいいんだろう…

というところで、時間切れを迎えてしまっていました。

今回は、この続きから始めていきます。

列をインデックスにする

こちらのサイトを参考にしました。

列をインデックスにするための構文。dataframe.set_index(Column_name,inplace = True)

df_iotable.set_index('分類コード', inplace=True)
df_iotable.head()

う〜ん。
本当は、列名のそれぞれが分類コードなので、列名の一つ上の階層にも、「分類コード」という階層を追加したほうがいいのかな？とも考えています。

でも、そうすると、インデックス名と重複するしなあ。

行インデックスの一つ上の階層を「分類コード（行）」、列インデックスの一つ上の階層を「分類コード（列）」とする方がいいのかな？

いろいろ迷うところはありますが、ひとまずこのまま次に進んでいくことにします。

おっと。
その前に、df_price_per_tonの方も、列「分類コード」をインデックスに設定しておくことにします。

df_price_per_ton.set_index('分類コード', inplace=True)
df_price_per_ton.head()

続いては、物質フローの推計になります。

物質フロー変換の算出式

マガジン『トシヤの個人研究日誌』の記事#6〜#12で推計を行った、各産業の重量単価【初期値】をもとに、産業連関表に記載されている金額フローを物質フローに変換し、産業廃棄物発生量を推計していきます。

算出式は、以下のようになります。

Uxについては、記事#6で触れています。

Ux = Mx / Tx　　　(2.1)

Ux : x産業の重量単価[円/t]
Mx : x産業の総生産額[円]
Tx : x産業の総生産量[t]

Wxの算出式を、Pythonの関数として定義することが必要かなと考えました。

今日はこの辺で。