マッチングリストの名前とデータフレーム内の担当名が一致した場合にチーム番号を返したい

Question

前提・実現したいこと

マッチングリストと一致する主担当とデータフレーム内の担当が一致した場合に
チーム番号を返したい

◆背景
とある企業の担当リストを抽出し以下の通り複数加工ました。
⓵ dataframe　　　　　　　　　　 2つ
⓶ マッチングリスト リスト型　　　1つ　　　

---

◆DF名 ： tantou_df1['202002020201']
![
◆DF名 ： tantou_df1['202002020202']

以下のマッチングリストと上記ＤＦ内の主担当名が一致する場合
チーム番号を抽出したいです

マッチングリスト

↓
例）抽出した対象のチーム番号を取得しデータフレーム化する。　
丹内　　1 , 11
国分恭　5 , 9

非常に稚拙な質問となってしまい、意図が正しく伝わっているかどうかわかりませんが
ご教示いただければ助かります。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

ソースコード

試したこと

⓵ dataframe内を検索するfor文を作成し 1レコードづつマッチングファイルの各DFファイルの主担当とぶつける
⓶ 一致した場合はそのチーム番号を取得し別変数へ退避させ、次のファイル内を探す
⓷⓵～⓶の要領でマッチングリストの中の全担当を全て調べる

Onedict = {}
g = 0 
i = 0
for tantou_id in tantou_id_list: 
  for g in range(27)                    
     if 
     tantou_df1[tantou_id].iloc[g,1] == OneList[j]:
     Onedict[g] = race_df2[tantou_id].iloc[g,0]     
     g += 1　　　　                            　　
     break;
  else:
     g += 1                                       へ 

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

google colaboratory を使用

Comments

[meg_]

コードは「コードの挿入」で記入してください。

[hana_yama_san]

競馬の話って別のアナロジーに
転換出来ませんか？

問題文のままだと不気味なオーラを感じてしまう。

[LumpurKuala]

承知しました。いったん修正させていただきます。

[hana_yama_san]

お手数かけて申し訳ないです、

[meg_]

> 以下のマッチングリストと上記ＤＦ内の主担当名が一致する場合
「データフレーム１にも存在していて、データフレーム２にも存在していて、かつマッチングリストにも存在している人物とそのチーム番号を抽出したい」ということですか？

[meg_]

> 例）抽出した対象のチーム番号を取得しデータフレーム化する。　
> 丹内　　1 , 11
> 国分恭　5 , 9

大野と黛が除外されている理由は何でしょうか？

[LumpurKuala]

meg様
お察しの通りです。
解釈がまっすぐ伝わらない文面となり申し訳ございません。

Answer 1

#df1,df2,matching_listは質問文の様に定義済とする

df3 = pd.merge(df1, df2, on='主担当')
df3 = df3.drop(['副担当_x','副担当_y'], axis=1)
df3['チーム番号'] = df3['チーム番号_x'].astype(str) + ',' + df3['チーム番号_y'].astype(str)
df3 = df3.drop(['チーム番号_x','チーム番号_y'], axis=1)
answer_list = [i for i in df3['主担当'] if i in matching_list]
df3 = df3[df3['主担当'].isin(answer_list)]
print(df3)
#主担当	チーム番号
#0	丹内	1,11
#1	大野	3,8
#2	黛	4,5
#3	国分恭	5,9

Comments

[toast-uz]

すばらしい！
アラ探しになりすみませんが、2箇所コピーミスあります。
（df33になっているところ、最後のprint文）

[meg_]

ご指摘ありがとうございます。全く気が付きませんでした。

実務では大きなデータを扱うため、pandasでのループ処理は出来るだけ避けるようにしています。

[LumpurKuala]

meg_様
この度はコーディングをご教示いただきありがとうございました。
まさに自分が求めていた回答でした。
やはり、toast-uzさん然り、ここに集まる人は尋常じゃない人しかいないのですね。
もう少しまともに質問できるようになります。

改めてご回答いただきありがとうございました。

Answer 2

とりあえず目的の動作をするコードを作ってみました。もっと洗練された回答があるかもしれませんが。。。

import pandas as pd

# DataFrameは簡略化のため一部のみ作っています
tantou_df1 = {}
tantou_df1['202002020201'] = pd.DataFrame([
        [1, '丹内', '高橋'],
        [2, '菱田', '中野'],
        [3, '大野', '松下'],
        [5, '国分恭', '森田']],
        columns=['チーム番号', '主担当', '副担当'])
tantou_df1['202002020202'] = pd.DataFrame([
        [1, '藤岡', '林'],
        [2, '秋山', '加藤'],
        [3, '横山', '大竹'],
        [10, '国分恭', '森田'],
        [12, '丹内', '相沢']],
        columns=['チーム番号', '主担当', '副担当'])
matching_list = ['丹内', '武', '国分恭']   # 確認のため、存在しない主担当も入れる

result_list = []
for name in matching_list:
    # それぞれの担務から主担当に一致するチーム番号のリストを抽出する
    match_tantou1 = tantou_df1['202002020201'][tantou_df1['202002020201']['主担当'] == name]['チーム番号'].values
    match_tantou2 = tantou_df1['202002020202'][tantou_df1['202002020202']['主担当'] == name]['チーム番号'].values
    # ひとりの主担当が1つの担務に2回以上出現したら例外としてストップ
    assert len(match_tantou1) <= 1 and len(match_tantou2) <= 1
    # 主担当の担務記録を追加
    matching = [name]
    matching.extend(match_tantou1)
    matching.extend(match_tantou2)
    result_list.append(matching)

# 結果をDataFrameに変換
result_df = pd.DataFrame(result_list)
print(result_df)

出力結果

     0    1     2
0   丹内  1.0  12.0
1    武  NaN   NaN
2  国分恭  5.0  10.0

Comments

[LumpurKuala]

toast-uz 様
ご返信遅くなりまして申し訳ございません。
この度は初心者にもわかりやすくＤＦ作成からご解説いただきましてありがとうございました。
ベストアンサーについてはやりたかったロジックにピンポイントだったため恵様へつけさせていただきましたが、toast-uz様の回答は初心者に寄り添うもので仏様のような温かみを感じました。
今後もpythonに励む中で答えやすい質問を心がけます。ありがとうございました。