別のプログラムで動いていたコードを流用して書いたコードが正しく動きません

Question

### 実現したいこと
[こちら](https://teratail.com/questions/jkzl8only6yzzp)の関連質問です。

C.csvは以下のようなファイルです。
```
0
0
2
3
0
```

Cの、0でない要素値だけを取り出した行列をAとすると、A.csvは以下のようなファイルです。
```
2
3
```

Cの、要素値0である場所を示したファイルをB.csvとします。
```
0
1
4
```

今、AとBからCを復元したいと思っています。「該当のソースコード」ではエラーが出てしまいました。どなたか直してください。

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
Traceback (most recent call last):
  File "〇〇〇teratail.py", line 8, in <module>
    A.insert(B[i],str(i),0)
    ~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^
  File "〇〇〇\pandas\core\frame.py", line 5182, in insert
    raise TypeError("loc must be int")
TypeError: loc must be int
```

### 該当のソースコード

```python
import numpy as np
import pandas as pd

A = pd.read_csv("A.csv",header=None)
B = pd.read_csv("B.csv",header=None)

for i in range(len(B)):
   A.insert(B[i],str(i),0)
   
np.savetxt("C.csv", A, delimiter=",")
```

### 試したこと
詳細は書けませんが、別のプログラム中の以下のソースは正しく動きました。そのため、これを真似して「該当のソースコード」は書いたものですが、なぜか正しく動作しませんでした。AとBの型の問題かと予想しています。

```python
for i in range(len(col_idx)):
    R3restore.insert(col_idx[i],str(i),0)
```

Accepted Answer

予め特定の要素数(`A[0]`の要素数+`B[0]`の要素数)を持つnumpy配列`C`を作成します。次にデータフレーム`B`で指定されていないインデックスの値をデータフレームAの値に入れ換えます。

```python
import numpy as np
import pandas as pd

A = pd.read_csv("A.csv",header=None)
B = pd.read_csv("B.csv",header=None)

C = np.zeros(A[0].size + B[0].size)
C[~np.isin(range(C.size), B[0])] = A[0]

np.savetxt("C.csv", C, delimiter=",", fmt="%g")
```

**追記**

以下は、上記と同じ処理をPandasで行う場合です。

```python
import numpy as np
import pandas as pd

A = pd.read_csv("A.csv",header=None)
B = pd.read_csv("B.csv",header=None)

C = pd.DataFrame(0, index=range(A[0].size + B[0].size), columns=[0])
C.loc[~C.index.isin(B[0]), 0] = A[0].to_numpy()

np.savetxt("C.csv", C[0], delimiter=",", fmt="%g")
```

Answer

既に解決済みなので御参考です。

[iter() 関数](https://docs.python.org/ja/3.14/library/functions.html#iter) を用いて `A[0]` からイテレータ（`itr_a`）を作ると， [next() 関数](https://docs.python.org/ja/3.14/library/functions.html#next) を用いて順番に要素を取り出すことができます。

記述例を下記に示します。

```Python
import pandas as pd

A = pd.read_csv('A.csv', header=None)
B = pd.read_csv('B.csv', header=None)

itr_a = iter(A[0])
set_b = set(B[0])
l = len(A[0]) + len(B[0])

C = pd.DataFrame()
C[0] = [0 if i in set_b else next(itr_a) for i in range(l)]
print(C)
#    0
# 0  0
# 1  0
# 2  2
# 3  3
# 4  0

C.to_csv('C.csv', header=False, index=False)
```

Answer

Windows 11、Python 3.13.12で確認しました。
Numpyを使用せずに、もっとシンプルに書けます。

1. A,Bをリスト化
1. Aのリストに、Bのリストの値をインデックスにして、ゼロ挿入
1. AのリストでDataFrameを作って、CSV出力

```Python
import pandas as pd

A = pd.read_csv("A.csv",header=None)
B = pd.read_csv("B.csv",header=None)

# ここから下を変更
l = A[0].tolist()

for i in B[0].tolist():
    l.insert(i, 0)

df = pd.DataFrame({0: l})
df.to_csv('C.csv', header = False, index = False)
```

実現したいこと

発生している問題・エラーメッセージ

該当のソースコード

試したこと

関連した質問