データフレーム入れ子ループ - set_value変数の入力

Question

私がPythonを初めて使うとき、誰かが正しい方向に向けるようになるかもしれません。

私は、いくつかのサッカーデータを使用してPythonでデータ解析を行うための小さなプロジェクトを行っています。私は2つのデータフレームを持っています.1つはプレイヤー情報で、もう1つはマッチ情報（match_df）です。 match_dfには、一致する各プレーヤーのプレーヤーIDを含む22個の列があります。 match_dfのplayer_IDデータをプレイヤーのスキル評価用に交換したいと思います。私はプレーヤーと日付を検索し、評価を返す関数を書いています（find_player_skill）。これをデータフレーム内の関連するすべての列に適用したいが、引数がデータフレーム行に依存するため、apply関数の使用方法を理解できない。したがって、以下のようにデータフレームの各要素に対してset_valueを使用するのが最も簡単な方法です。

問題は、これを実行することができなかったことです（私は何時間も実行していませんでしたが）。私は、別のコードまたはスープされたバージョンで同じことを妥当な時間に行う方法があると仮定します。私はコードを30分ほどで完了しなかった1000行と高速だった小さなサンプル（3行）で実行しようとしました。

#change player ID's to skill data, currently runs very slowly 
for i in range(len(match_df['match_date'])): 
    match_date = match_df['match_date'].iloc[i] 
    match_index = match_df.iloc[i].name 
    for pl_lab in ['h1','h2','h3','h4','h5','h6','h7','h8','h9','h10', 'h11',\ 
        'a1','a2','a3','a4','a5','a6','a7','a8','a9','a10','a11']: 
     player_ID = match_df[pl_lab].iloc[i] 
     player_skill = find_player_skill(player_ID, match_date) 
     match_df.set_value(match_index,pl_lab,player_skill) 

ご迷惑をおかけして申し訳ありません。

EDIT：それはまた、私はコードをデバッグについて考え、これが、私が書いた以前のコードの一部についてPycharmをダウンロードし、非常にゆっくりと実行するように見えたと言って価値がある、ここで

Answer 1

（私は当初iPythonですべてを書きました）私はあなたのDFへのアクセスを持っていない私たちが持っているので、あなたは2迅速なコード行を投稿できるが

df = pd.DataFrame([['c' , 'a', 'b'], ['b', 'c', 'a']]) 
df 
Out[70]: 
    0 1 2 
0 c a b 
1 b c a 

df_player = pd.DataFrame([['a', 100], ['b', 230], ['c', 200]],columns=['ID', 'skill']).set_index('ID') 

    skill 
ID  
a  100 
b  230 
c  200 


dic = df_player.to_dict()['skill'] 

df.apply(lambda x: [dic[n] if n in dic.keys() else n for n in x], axis=1) 
Out[69]: 
    0 1 2 
0 200 100 230 
1 230 200 100