pandasのdataframeで行ごとに異なる列を抽出する方法

前提・実現したいこと

Pythonを使ったデータ分析を実施しています。その中で行ごとに異なる列を参照したい要件があり、良い実現方法があればご教授いただけないでしょうか。

ダミーデータのため、とても違和感のある例ですが、以下のようなイメージとなります。

⬜︎元データ

Date	Country	日経平均株価	NASDAQ
3/10	日本	18,950	22,679
3/11	米国	19,162	23,170

⬜︎作りたいデータ

|Date|Country|日経平均株価|NASDAQ|当該国の株価指数|
|:--|:--:|--:|--:|
|3/10|日本|18,950|22,679|18,950|
|3/11|米国|19,162|23,170|23,170|

注目したいのはCountry列で、Countryが日本であれば['日経平均株価']の列を、Countryが米国であれば['NASDAQ']の列を、['当該国の株価指数']として持ってきたいです。

試したこと

DataFrame.applymap(lamda: )式で実現できないかと考えましたがわかりませんでした。
できるだけ簡単にできる方法があれば教えて欲しいです。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

国名とその対象となる列名を dict にしておき、行毎に引き当てるだけでよいのでは無いかと思います。

Python
1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame({'Date': ['3/10', '3/11'],
3                   'Country': ['日本', '米国'],
4                   '日経平均株価' : ['18,950', '19,169'],
5                   'NASDAQ': ['22,679', '23,170']})
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8target = {'日本' : '日経平均株価', '米国': 'NASDAQ'}
9df['当該国の株価指数'] = df.apply(lambda row: row[target[row['Country']]],axis=1)
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11#   Date Country  日経平均株価  NASDAQ 当該国の株価指数
12#0  3/10      日本  18,950  22,679   18,950
13#1  3/11      米国  19,169  23,170   23,170