Python：データフレームの各要素に対してある計算をして、列を追加し、計算結果を格納する
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前提・実現したいこと
Pandasの 各要素の演算方法ついて質問です。
例えばこんなデータフレームがあるとします。
//Test
hoge factors
sample1 1 1
sample2 1 1
sample3 2 3//Dictionary
factor1 factor2
cat 1 2
dog 3 4
データフレーム：Testの列：factorsの値をデータフレーム：Dictionaryの要素と照らし合わせて
catかdogかを判定した後に， このデータフレームの末尾にresultという
列名をつけて追加したいと思います。
アウトプットイメージとしては次のとおりです。
hoge factors result
sample1 1 1 cat
sample2 1 1 cat
sample3 2 3 dog
「試したこと」の欄のようにapplyを使って書いてみましたが、
うまく行きません。
上手いを教えていただければと思います。
発生している問題・エラーメッセージ
なし
試したこと
applyを使って下のように書いてみましたが，
色々調べてみると applyはSeriesごとの計算しか出来ないみたいです。
（間違ってたらすみません）
import pandas as pd
# 辞書として使うデータフレームを定義する
df_dict= pd.DataFrame( data=[[1,2],[3,4]], index = ['cat','dog'],columns=['factor1','factor2']).stack()
# 判定用のデータを用意する
df_test = pd.DataFrame(data=[[1,1],[1,1],[2,3]], index = ['sample1','sample2','sample3'],columns=['hoge','factors'])
# 判定するための関数を定義
def ident(valu):
spec = list(df_dict[df_dict == valu].index)
return spec[0][0]
# 判定する
df_test['result'] = df_test.apply(### ここの書き方が分からないので思ったことが出来ない？ ###)-
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checkベストアンサー
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キーとする列がどれになるのかわからなかったのですが、df_testのfactorsの要素とdf_dictのfactor1の要素がマッチしていればよいのでしょうか？
上記を前提としているのであれば、こんな書き方でいかがでしょうか。
import pandas as pd
df_dict = pd.DataFrame(data=[[1, 2], [3, 4]],
index=['cat', 'dog'],
columns=['factor1', 'factor2'])
df_test = pd.DataFrame(data=[[1, 1], [1, 1], [2, 3]],
index=['sample1', 'sample2', 'sample3'],
columns=['hoge', 'factors'])
df_test['result'] = df_test['factors'].map(
lambda x: df_dict[df_dict['factor1'] == x].index[0])投稿
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2017/01/28 06:03
説明が不足していましたが，キー列はどちらでも大丈夫です．
「lambda x: df_dict[df_dict == x].index[0]」という風にして，手元で試してみました．
ありがとうございました！