pythonのDataFrameでのデータの紐付け

Question

前提・実現したいこと

pythonのDataFrameでデータ分析前の前処理をしています。
下記のようなDFのA1,A2,A3,A4列とB1,B2,B3列からC1、C2、C3列を作成したいのですが、うまくできません。（下記は実現後のdfの状態です）

index	A1	A2	A3	A4	B1	B2	B3	C1	C2	C3
0	1	1	0	0	0	1	1	0	2	1
1	1	1	0	0	0	1	1	0	2	1
2	0	1	1	0	1	1	0	3	2	0
3	0	1	1	1	1	1	1	4	3	2
4	1	1	1	0	1	1	1	3	2	1
5	1	1	1	0	1	1	1	3	2	1

実現したいことの補足

・A1〜A4で行毎の1が立っている数とB1〜B3で行毎の1が立っている数は必ず合致します。
・A1〜A4は老番から順に、B1〜B3は若番から順に紐づきます。（それぞれ1が立っているデータが紐づく）
・紐づいたAの番号をC1〜C3に代入します。

試したこと

下記でうまくいかないのは、始めに全ての列に数値が入るためということは、わかりますが、どうしたらいいのかわかりません。

for i in range(df.shape[0]):
    for j in range(4,7):
        for k in range(0,4)[::-1]:
            if df.iloc[i,j] == 1 and df.iloc[i,k] == 1:
                if df.iloc[i,j+3] == 0:
                    df.iloc[i,j+3] = k+1

ご回答のほど、よろしくお願いします。

Comments

[Daregada]

説明が不足していて、読んでいる人には「どのような処理を行なうのか」が伝わっていないのだと思います。

> 紐づいたAの番号をC1〜C3に代入します。
B1～B3にそれぞれ紐付いたAn (nは1～4)のnを、Bm (mは1～3)と同じ番号のCm (mは1～3)に代入する、ということでいいのかな?

Answer 1

少し意図の解読が困難でしたが、こんな感じでできます。

以下の流れです。

• 行の中だけを注目すればよいので、agg(axis=1)により行単位の処理に分解します。
• A列の「重み」を考慮して、ゼロを削除したリストA_listを作ります。
• B列を参照しつつ、C列に値を入れていきます。その際に、B列がゼロでなければA_listの最後から順に値を取り出して、それをC列に入れます。

import pandas as pd
import io

data = '''
A1   A2   A3   A4   B1   B2   B3
1   1   0   0   0   1   1
1   1   0   0   0   1   1
0   1   1   0   1   1   0
0   1   1   1   1   1   1
1   1   1   0   1   1   1
1   1   1   0   1   1   1
'''

df = pd.read_csv(io.StringIO(data.replace('   ', ',')))

def calc_C(row):
    A_list = [x*(i+1) for i, x in enumerate(row['A1':'A4']) if x>0]
    for B_col, C_col in zip(['B1', 'B2', 'B3'], ['C1', 'C2', 'C3']):
        row[C_col] = A_list.pop() if row[B_col] == 1 else 0
    return row

df = df.agg(calc_C, axis=1)
print(df)

Comments

[hamage]

ありがとうございます！助かりました。