条件付きで他のデータフレームのデータに基づいてカラム値を選択します

Question

最初のデータフレームのいくつかの条件に基づいて、別のデータフレームの異なるカラムから値を選択してデータフレームに新しいカラムを作成する方法はありますか？私はラムダ関数を適用使って試してみましたが、それは私に

KeyError: ('Country', u'occurred at index Country') 

を与える

df = pd.DataFrame(
    [['USA', 1992, 20] 
    ['China', 1993, 15] 
    ['Japan', 1994, 40]], 
    columns = ['Country', 'year', 'score']) 

：

私のデータセットは、このようなものです：

df1 = pd.DataFrame(
    [['USA', 1992], 
    ['China', 1993], 
    ['Japan', 1994]], 
    columns = ['Country', 'year']) 
scores = pd.DataFrame(
    [['USA', 20, 30, 40], 
    ['China', 5, 15, 30], 
    ['Japan', 30, 50, 40], 
    ['Korea', 10, 15, 20], 
    ['France', 10, 12, 15]], 
    columns = ['Country', 1992, 1993, 1994]) 

そして、私の希望のデータセットは以下のようになります

私が試したラインは：

df1['score'] = df.apply(lambda x: scores[scores['Country'] == x['Country']][x['year']][1]) 

ありがとうございます！

Answer 1

あなたはscoresデータフレームを溶かし、元にマージすることができます：デフォルトで

scores = pd.melt(scores, id_vars='Country', value_name='score', var_name='year') 
df1.merge(scores) 
Out: 
    Country year score 
0  USA 1992  20 
1 China 1993  15 
2 Japan 1994  40 

mergeは、共通の列にマージします。あなたが列名を指定したい場合は、あなたがscoresデータフレームにインデックスとしてCountryを使用することができます

Answer 2

onパラメータ（すなわちdf1.merge(scores, on=['Country', 'year'])）を使用することができます。

scores = scores.set_index(['Country']) 

は、その後、あなたは関数を適用することができるようになりますあなたにこの出力を与える

def get_score(row): 
    row['score'] = scores.loc[row['Country'], row['year']] 
    return row 

df = df1.apply(get_score, axis=1) 

：作成し、所望の値とscore列を充填get_score、

Country year score 
0  USA 1992  20 
1 China 1993  15 
2 Japan 1994  40