Pandas DataFrameの列操作方法「Ｂ列のある値がＣ列のある値と同じだったとき、そのＣ列のある値をＤ列になるリストへ追記していく」

Question

10行3列のDataFrameがあったとします。
カラム名をA,B,Cとします。
C列のある行（3行とする）の値が、B列のある行（8行とする）の値と同じだったとき、A列の8行の値をD列の3行へ追加する、という感じのプログラムを考えております。
ちなみに、C列の最初から最後まで実行しますので、実際には1行目へ追加される形となります。
dfをDataFrameとして、

value_a = df["A"].value
value_c = df["C"].value
value_b = df["B"].value
value_d=[]

m = 0
for value1 in value_c:
    for value2 in value_b:
           
        if value1 ==value2:
           d = value_a[m]
           value_d.append(d)
           break
　　　 　m= m + 1

    if d == "":
       value_d.append("N")

最終的に、このvalue_dを追加して、10行4列のDataFrameとしたいですが、
上記コードよりもっと簡潔なコードはないでしょうか。

宜しくお願いします。

Comments

[kou0179]

ある特定の１列において等しい行が3行以上あった場合の処理はどうしますか？

[goki_gottan]

すみません、先ほどのコード間違えておりました。再度修正いたしました。
3行あった場合でも、3行とも同じになるはずですので、最初に見つけた行、もしくは若い行でお願いします。

[kou0179]

ID(A列)　名前(B列)　好きな人(C列)
1　　　　斎藤　　　　北村
2　　　　北村　　　　斎藤
3　　　　小林　　　　北村
こんなDFがあった場合、　
ID(A列)　名前(B列)　好きな人(C列)　好かれてる人(D列)
1　　　　斎藤　　　　北村　　　　　　2
2　　　　北村　　　　斎藤　　　　　　1,3
3　　　　小林　　　　北村

A列の値を追加するので、比較する物はまったく同じ物ですが、D列に入ってくる内容(その行の実態)はまったく異なるので、重複しますが、本当に若い行だけで良いのですか？

[goki_gottan]

ありがとうございます。A列とB列はリンクしており、絶対にB列がある値だったらA列もある値をとります。
ID(A列)　名前(B列)　好きな人(C列)　好かれてる人(D列)
1　　　　斎藤　　　　北村　　　　　　2
2　　　　北村　　　　斎藤　　　　　　1
3　　　　小林　　　　北村　　　　　　N

A列とB列はリンクするように集計するため、
B列に同じものが複数あろうがA列はつねに同じものしかこないです。
私のコードを見ていただければお分かりなられるかと思いますが、D列はかならず、1行目から追加され、歯抜けはありません。私のコード以外にないでしょうか。
Pandasのデータフレームの参照能力の実力を知りたいためです。

Answer 1

B列とC列が1:1で対応しているのであれば、ループ処理をすることなく DataFrame.merge() で処理することができるかと思います。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    [[1,'あ','え'],
     [2,'い','う'],
     [3,'う','い'],
     [4,'え','あ']],
    columns=['A','B','C'])
#   A  B  C
#0  1  あ  え
#1  2  い  う
#2  3  う  い
#3  4  え  あ

ret =df[['A','B','C']].merge(df[['C','A']].rename(columns={'C':'B','A':'D'}), on='B', how='left')
#   A  B  C  D
#0  1  あ  え  4
#1  2  い  う  3
#2  3  う  い  2
#3  4  え  あ  1

Comments

[goki_gottan]

ありがとうございます。やはり、あるのですね。
ベストアンサーにする前に、１つ教えてください。A,Bはリンクしているのですが、
BとCで共通しないものがあり、その場合はD列に、たとえばNを入れるという事もできますでしょうか。

[magichan]

C列に存在するのにB列に無い場合上記のコードではD列はNaNになるかと思いますので fillna() を使ってNに変換すると良いかと思います

[kou0179]

横から失礼いたします。
magichan様掲載のコードでjoinすれば、当てはまらないD列（空行D列）には、欠損値NaNが入りますので、後から任意の文字、数字に埋める事は容易です。

[goki_gottan]

なるほど。ありがとうございます。
しかし、10行4列で試したところ、できませんでした。
B列のものがC列と同じだったとき、D列をE列に追記するというさっきとちょっと変わってはおりますが・・・
ret =df[['A','B','C','D']].merge(total[['B','D']].rename(columns={'B':'C','D':'E'}), on='C', how='left')
なにがいけないのでしょうか。

[magichan]

スミマセン。遅くなりました。
どのように「できなかった」のでしょうか？
その場合、'N'への変換部も含めると
ret =df[['A','B','C','D']].merge(df[['B','D']].rename(columns={'B':'C','D':'E'}), on='C', how='left').fillna('N')
でいけると思うのですが。