Pandasで、2つのデータフレームを照合して、条件にあったデータを抽出し数値を代入したい

Question

前提・実現したいこと

Pandasで、2つのデータフレームを照合して、条件にあったデータを抽出し数値を代入したいです。

実現したいこと

２つのデータフレームにある店舗IDと営業IDを照合して、営業DATAの欠損値になっている増加率を増加率表から抽出して数値を代入したい

df=
営業DATA

	店舗ID	営業ID	顧客ID	増加率
2021-12-18	06	00422	0509	NaN
2021-12-27	01	00641	0507	NaN
2021-11-05	06	00641	0609	NaN
2021-04-08	05	00660	0354	NaN
2021-06-09	03	00666	0502	NaN
2021-10-23	04	00652	2503	NaN
2021-07-06	09	00641	0503	NaN
2021-09-13	07	00660	2059	NaN
2021-12-01	08	00660	2507	NaN
2021-08-30	09	00422	2008	NaN
2021-12-05	02	00666	2405	NaN
2021-09-21	05	00660	2507	NaN
2021-08-19	01	00666	1290	NaN
2021-05-05	10	00422	5209	NaN
2021-02-13	01	00666	7290	NaN
2021-03-15	09	00422	2007	NaN
2021-01-28	10	00666	2666	NaN

df1=
増加率表(縦軸：店舗ID　横軸：営業id)

	00422	00652	00660	00666	00641
01	0.00	0.00	0.00	0.43	0.35
02	0.00	0.00	0.00	0.00	0.29
03	0.11	0.21	0.00	0.33	0.00
04	0.16	0.07	0.10	0.31	0.00
05	0.12	0.08	0.00	0.17	0.18
06	0.09	0.14	0.45	0.18	0.11
07	0.10	0.00	0.11	0.12	0.23
09	0.05	0.40	0.20	0.36	0.28
10	0.29	0.00	0.18	0.20	0.34

想定する完成DATA

	店舗ID	営業ID	顧客ID	増加率
2021-12-18	06	00422	0509	0.09
2021-12-27	01	00641	0507	0.35
2021-11-05	06	00641	0609	0.11
2021-04-08	05	00660	0354	0.00
2021-06-09	03	00666	0502	0.33
2021-10-23	04	00652	2503	0.07
2021-07-06	09	00641	0503	0.28
2021-09-13	07	00660	2059	0.11
2021-12-01	04	00660	2507	0.10
2021-08-30	09	00422	2008	0.05
2021-12-05	02	00666	2405	0.00
2021-09-21	05	00660	2507	0.00
2021-08-19	01	00666	1290	0.43
2021-05-05	10	00422	5209	0.29
2021-02-13	01	00666	7290	0.43
2021-03-15	09	00422	2007	0.05
2021-01-28	10	00666	2666	0.20

1件1件を手入力だと以下の文で書き換わったのですが、100万行の手入力は流石に無理ですので何とか自動化出来ないかと挑戦してみました

df["増加率"] = df["増加率"].mask((df["店舗ID"]=="10") & (df["営業ID"]=="00666"), "0.20")

しかし、当方の技量不足により以下の文を書いたところで行き詰まりました。

tenpo_list = ['01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '09', '10']
eigyou_list = ['00422', '00652', '00660', '00666', '00641']

for tenpo in tenpo_list:
	df["増加率"] = df["増加率"].mask((df["店舗ID"]=="tenpo") & (df["営業ID"]=="eigyou"), "zouka")

試したこと

if文やfor文を使ってみたり、変数を増やしてみたりしたのですが、全然できませんでした。
初心者で試したことも少ないのですが、よろしくお願いします。

Answer 1

※ df1(増加率表)には店舗IDが 08 の行が存在しないので対応する増加率は nan になります。

import pandas as pd
import io

df_data = '''
店舗ID,営業ID,顧客ID,増加率
2021-12-18,06,00422,0509,
2021-12-27,01,00641,0507,
2021-11-05,06,00641,0609,
2021-04-08,05,00660,0354,
2021-06-09,03,00666,0502,
2021-10-23,04,00652,2503,
2021-07-06,09,00641,0503,
2021-09-13,07,00660,2059,
2021-12-01,08,00660,2507,
2021-08-30,09,00422,2008,
2021-12-05,02,00666,2405,
2021-09-21,05,00660,2507,
2021-08-19,01,00666,1290,
2021-05-05,10,00422,5209,
2021-02-13,01,00666,7290,
2021-03-15,09,00422,2007,
2021-01-28,10,00666,2666,
'''
df = pd.read_csv(io.StringIO(df_data), dtype=str)

df1_data = '''
00422,00652,00660,00666,00641
01,0.00,0.00,0.00,0.43,0.35
02,0.00,0.00,0.00,0.00,0.29
03,0.11,0.21,0.00,0.33,0.00
04,0.16,0.07,0.10,0.31,0.00
05,0.12,0.08,0.00,0.17,0.18
06,0.09,0.14,0.45,0.18,0.11
07,0.10,0.00,0.11,0.12,0.23
09,0.05,0.40,0.20,0.36,0.28
10,0.29,0.00,0.18,0.20,0.34
'''
df1 = pd.read_csv(io.StringIO(df1_data), dtype=str).astype(float)

#
df['増加率'] = df.merge(df1.stack().to_frame(),
                        left_on=["店舗ID", "営業ID"], right_index=True, how='left')[0]

print(df)

	店舗ID	営業ID	顧客ID	増加率
2021-12-18	06	00422	0509	0.09
2021-12-27	01	00641	0507	0.35
2021-11-05	06	00641	0609	0.11
2021-04-08	05	00660	0354	0
2021-06-09	03	00666	0502	0.33
2021-10-23	04	00652	2503	0.07
2021-07-06	09	00641	0503	0.28
2021-09-13	07	00660	2059	0.11
2021-12-01	08	00660	2507	nan
2021-08-30	09	00422	2008	0.05
2021-12-05	02	00666	2405	0
2021-09-21	05	00660	2507	0
2021-08-19	01	00666	1290	0.43
2021-05-05	10	00422	5209	0.29
2021-02-13	01	00666	7290	0.43
2021-03-15	09	00422	2007	0.05
2021-01-28	10	00666	2666	0.2

Comments

[hp9100i]

ありがとうございます
ものすごく助かりました