我想将对手的信息放入 Pandas Dataframe 的新列中答案

【问题标题】：I want to put the opponent's information into a new column in a Pandas Dataframe我想将对手的信息放入 Pandas Dataframe 的新列中
【发布时间】：2017-11-23 04:02:30
【问题描述】：

除了 Opp_DRPM 之外，我在 Pandas DataFrame 中有以下所有列

    Date  Name              Team Opp DRPM Pos Opp_DRPM
    11/22 Stephen Curry     gsw  okc 1.0  1   2.2
    11/22 Russell Westbrook okc  gsw 2.2  1   1.0

我想做的是：对于每个日期和每个玩家，根据对手和他们所打的相同位置，将 DRPM 的数量放在一个新的列“Opp_DRPM”中。

因此，例如，斯蒂芬库里是一名控球后卫（位置 1）并为 GSW 效力。 GSW正在与OKC比赛并与同样是控球后卫（位置1）的拉塞尔威斯布鲁克配对。我想将拉塞尔威斯布鲁克的 DRPM 放到斯蒂芬库里的排位中，反之亦然。

【问题讨论】：

显示你的预期输出
这是我的预期输出。我拥有除 Opp_DRPM 之外的所有列，这将是一个新列，看起来就像我在上面显示的那样。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

按排序的 Opp 和 Team 分组，然后转换顺序。

df['Opp_DRPM']=df.groupby(list(map(''.join,(np.sort(df[['Opp','Team']].values,1))))).DRPM.transform(lambda x : x.iloc[::-1])
df
Out[60]: 
    Date              Name Team  Opp  DRPM  Pos  Opp_DRPM
0  11/22      StephenCurry  gsw  okc   1.0    1       2.2
1  11/22  RussellWestbrook  okc  gsw   2.2    1       1.0

【讨论】：

我认为它有效！我现在正在测试它。抛个弧线球，如果我把Team和Opp转换成Integers，代码会有什么变化？
@GilO'Brien 也一样，你可以测试一下
我还需要在组中包含日期和位置。日期是 datetime64[ns] 列。
@GilO'Brien 更改为df.groupby(['Date',list(map(''.join,(np.sort(df[['Opp','Team']].values,1))))]).DRPM.transform(lambda x : x.iloc[::-1])
我在您发布代码后编辑了我的评论。我还需要 Pos 在组中。