Pythonは初めてで、インデックスとデータフレームについて質問があります。3つのキー（district_code、district_name、district_type）で一意に識別できる3つのソースファイルがあります。ソースファイルとデータベースにあるものの間でデータを検証しています。以下のコードは、ソースファイルとデータベースの間で一致するdist_nameとdist_codeのみを検索し、使用可能な値に応じて一方を他方と一致させます。関数に別の条件を追加して、distを一意に一致させ、3つのキーすべてを比較するインデックス/キー（district_type）を追加する必要があります。
*編集** これを単純化するために、アプローチのロジックを変更しました。2つのキーdistrict_codeとdistrict_typeを連結することにより、一意の識別子（dist_key）が得られます。この変更を反映するために以下の関数を変更しましたが、「keyError：u'noitemdist_key」が表示されます。新しい一意の識別子はこの関数でのみ定義されていると思うので、これはエラーを生成している関数です。この言語とスクリプトの初心者であるため、関数の外部で必要な変数（dist_key）を呼び出す方法がわかりません。
if dfyearfound:
df2['district_name']=df2['district_name'].str.strip()
df2['district_code']=df2['district_code'].str.strip()
**df2['dist_key']=df2['dist_key'].str.strip()** """This line is causing the error"""
def addNamesCodes(testframe,districtnamedata,districtcodedata):
""" Function that will correct any missing data such as district names or district codes. Parameter is a pandas dataframe, dictionaries which map the district names and district codes """
#contain list of correct district codes and district names
districtnames=[]
districtkeys=[]
#Non matches
fdistrictnames=[]
fdistrictkeys=[]
#fill empty values in names and codes
testframe['district_name']=testframe['district_name'].apply(lambda x: str(x))
testframe['district_name']=testframe['district_name'].fillna('')
testframe['district_code']=testframe['district_code'].fillna('')
testframe['dist_key']=testframe['dist_key'].fillna('')
testframe['dist_key']=testframe['dist_key']+testframe['district_code']
#Create two new columns containing the district names and district codes in same format as enrollment and teacher data
for i in range(len(testframe.index)):
#both district code and district name are present
if districtnamedata.has_key(testframe['dist_key'][testframe.index[i]]) and districtcodedata.has_key(testframe['district_name'][testframe.index[i]]):
#district code and district name are a match
if ((districtnamedata[testframe['dist_key'][testframe.index[i]]]==testframe['district_name'][testframe.index[i]]) and (districtcodedata[testframe['district_name'][testframe.index[i]]]==testframe['dist_key'][testframe.index[i]])):
districtnames.append(districtnamedata[testframe['dist_key'][testframe.index[i]]])
districtkeys.append(districtcodedata[testframe['district_name'][testframe.index[i]]])
#potential wrong mappings
else:
districtkeys.append(testframe['dist_key'][testframe.index[i]])
districtnames.append(districtnamedata[testframe['dist_key'][testframe.index[i]]])
else:
#check if district code is present
if districtnamedata.has_key(testframe['dist_key'][testframe.index[i]]):
districtkeys.append(testframe['dist_key'][testframe.index[i]])
districtnames.append(districtnamedata[testframe['dist_key'][testframe.index[i]]])
#check if only district name is present
elif districtcodedata.has_key(testframe['district_name'][testframe.index[i]]):
districtnames.append(testframe['district_name'][testframe.index[i]])
districtkeys.append(districtcodedata[testframe['district_name'][testframe.index[i]]])
#complete nonmatches
else:
fdistrictnames.append(testframe['district_name'][testframe.index[i]])
fdistrictkeys.append(testframe['dist_key'][testframe.index[i]])
#extend the list by the complete nonmatches
districtnames.extend(fdistrictnames)
districtkeys.extend(fdistrictkeys)
return districtnames,districtkeys
サンプルソース：登録---
district_code district_name district_type_code enroll_totals
1 AITKIN 1 122
1 AITKIN 1 123
1 SAVAGE 3 140
1 SAVAGE 3 780
15 ST. FRANCIS 1 782
16 SPRING LAKE 1 784
ファイナンス - -
district_code district_name district_type_code budget
1 AITKIN 1 122000
1 AITKIN 1 120003
1 SAVAGE 3 140000
1 SAVAGE 3 780000
15 ST. FRANCIS 1 782000
16 SPRING LAKE 1 784000
先生 - -
district_code district_name district_type_code Salary
1 AITKIN 1 50000
1 AITKIN 1 42000
1 SAVAGE 3 89000
1 SAVAGE 3 32000
15 ST. FRANCIS 1 78000
16 SPRING LAKE 1 58000