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pandasのdataframeからseriesを条件に選択がしたい

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dad

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Pythonにて時系列データの予測をしています。

あるseries(ここではAとする)の値をもとに、あるDataFrame(ここではBとする)の選択がしたいです。

BのC列のうち、Aのうちのどれか1行と等しければBのD列に特定の値を代入したいのです。

series A

a
1990-01-01
1990-01-02
...
1990-12-31

(実際には2列目はありません)

DataFrame B

C D E
1989-12-031 d1 e1
1990-01-01 d2 e2
... ... ...
1990-12-30 dn en

この場合、Aの1行目とBのC列の2行目が等しいです。
そこで、その等しい行の特定の列(d2やe2)に値を代入したいです。

これをpd.whereなどを使い実装できないものでしょうか?

分かりづらい質問ですみません。逆質問にはできる限りお答えします。

回答よろしくお願いします。

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回答 1

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pandas.Series.isin メソッドと、pandas.DataFrame.loc インデクサによる行列の選択(Selection By Label)でできます。

import pandas as pd

# Series A
series_a = pd.Series(pd.date_range('1990-01-01', periods=3, freq='3D'), name='a')
print(series_a)
# 0   1990-01-01
# 1   1990-01-04
# 2   1990-01-07
# Name: a, dtype: datetime64[ns]

# DataFrame B
dataframe_b = pd.DataFrame({'C': pd.date_range('1990-01-01', periods=5, freq='D'),
                            'D': [f'd{i}' for i in range(5)],
                            'E': [f'e{i}' for i in range(5)]},
                            columns=list('CDE'))
print(dataframe_b)
#            C   D   E
# 0 1990-01-01  d0  e0
# 1 1990-01-02  d1  e1
# 2 1990-01-03  d2  e2
# 3 1990-01-04  d3  e3
# 4 1990-01-05  d4  e4

# dataframe_b の C 列の値が、series_a に含まれる場合、その行の D, E 列に 'Z' を代入
dataframe_b.loc[dataframe_b['C'].isin(series_a), ['D', 'E']] = 'Z'
print(dataframe_b)
#            C   D   E
# 0 1990-01-01   Z   Z
# 1 1990-01-02  d1  e1
# 2 1990-01-03  d2  e2
# 3 1990-01-04   Z   Z
# 4 1990-01-05  d4  e4

# dataframe_b の C 列の値が、series_a に含まれる場合、その行の D, E 列に各値を代入
dataframe_b.loc[dataframe_b['C'].isin(series_a), ['D', 'E']] = [['Z1', 'Z2'], ['Z3', 'Z4']]
print(dataframe_b)
#            C   D   E
# 0 1990-01-01  Z1  Z2
# 1 1990-01-02  d1  e1
# 2 1990-01-03  d2  e2
# 3 1990-01-04  Z3  Z4
# 4 1990-01-05  d4  e4

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