#22　df_.iat[i, j]でアクセス

今回は、マルチインデックスにしたデータフレームで、一つ下の階層の行の値を取得する方法を模索することから始めます。

マルチインデックスにおいて、下の階層、つまり「分類コード」を元に全ての行にfor文でアクセスすることが、やりたいことになります。

df_.iat[i, j]でアクセス

上記のデータフレーム（df_estimate）で、列「廃棄物発生量」の値に1を代入してみます。

for x in range(len(df_estimate)):
   df_estimate.iat[x, 0] = 1
   
df_estimate.head()

2つのデータフレームのある、共通した「廃棄物発生量」の列名を変更

次に、df_estimateの列名を変更します。
特に、「廃棄物発生量」はより正確に、Wxとしておいた方がいい気がしたので^^;

df_estimate = df_estimate.rename(columns={'廃棄物発生量':'Wx', '投入分':'input', '産出分':'output', '燃料使用分':'fuel'})
df_estimate.head()

同じように、df_statisticsの列「廃棄物発生量」も名前を変更しておきます。

df_statistics = df_statistics.rename(columns={'廃棄物発生量':'Sy'})
df_statistics.head()

EyとSyを比較するデータフレームを作成

廃棄物実態調査に対応付けての、業種ごとの推計値による廃棄物発生量Eyと統計値による廃棄物発生量Syを比較する表（データフレーム）を作成します。

df_objective = df_statistics.copy()
df_objective['Ey'] = 0
df_objective = df_objective[['Ey', 'Sy']]
df_objective.head()