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    Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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    iteratorパターンとは、オブジェクト指向プログラミングのデザインパターンです。コンテナオブジェクトの要素を列挙する手段を独立させることによって、コンテナの内部仕様に依存しない反復子を提供することを目的とします。

pandasで2つのDataFrameを比較し,条件に応じた処理をする.

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whey_yama

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 前提・実現したいこと

df1 a b c d
A 0.0 0.0 0.0 0.0
B 0.0 0.0 0.0 0.0
C 0.0 0.0 0.0 0.0
D 0.0 0.0 0.0 0.0
df2 col1 col2 col3
0 A 10 a
1 C 11 c
2 F 1 f
3 B 8 b

このようなデータフレームdf1とdf2があるとき,
df1の各要素のindexとdf2のcol1が一致し,その要素のcolumnsとdf2のcol3が一致するときに,
そのdf1の要素に該当するdf2のcol2を代入するという処理を行いたいです.
成功した場合のテーブルは以下になります.

df1 a b c d
A 10  0.0 0.0 0.0
B 0.0 8   0.0 0.0
C 0.0 0.0 11  0.0
D 0.0 0.0 0.0 0.0

 該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(np.zeros([4,4]))
df1.columns = ["a", "b", "c", "d"]
df1.index   = ["A", "B", "C", "D"]

df2 = pd.DataFrame(
{'col1': ['A', 'C', 'F', 'B'],
'col2': [10, 11, 1, 8],
'col3': ['a', 'c', 'f', 'b']})

ここからの処理がわかりません.以下,適当です.

for index1,row1 in df1.iteritems():
for index2,row2 in df1.iterrows():

for index3,row3 in df2.iterrows():
if str(df1.index)==str(row3['col1']) and str(index1)==str(df['col3'][index3]):
df1[index1][1] = df2['col2'][index3]

 試したこと

iterrows()等を用いて試行錯誤したのですが,うまく動作しませんでした.

 補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

ここにより詳細な情報を記載してください。

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回答 2

checkベストアンサー

+2

DataFrame.pivot() と DataFrame.update() の組み合わせでいけそうです

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(np.zeros([4,4]),
    columns = ["a", "b", "c", "d"],
    index   = ["A", "B", "C", "D"])

df2 = pd.DataFrame(
    {'col1': ['A', 'C', 'F', 'B'],
    'col2': [10, 11, 1, 8],
    'col3': ['a', 'c', 'f', 'b']})


df1.update(df2.pivot('col1', 'col3', 'col2'))
print(df1)
#       a    b     c    d
# A  10.0  0.0   0.0  0.0
# B   0.0  8.0   0.0  0.0
# C   0.0  0.0  11.0  0.0
# D   0.0  0.0   0.0  0.0

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0

プログラムの構造はこんな感じでしょうか。要はdf2→df1と見ていけばいいのでしょう。

for 各行 in df2:
 注目行のcol1, col3を取得。 
 if df1[col1][col3]が存在: 
   df1[col1][col3] = df2[col2]

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