python - 在 python Dataframes 中，如何添加与其他数据框中的单行相关的多行作为附加列？

Question

第一个数据集:这些玩家参加锦标赛。这些数据集记录球员和球队。

df_team = pd.DataFrame({
'Country': ["India","India","India","AUS","AUS","AUS"],
'Player': ["SACHIN","RAHUL","SAURBH","STEVE","SHEN","RICKY"]
})

第二个数据集:这些记录集记录了击球手在比赛中第一局和第二局的得分。注意一些球员并没有参加一些比赛。

df_scores = pd.DataFrame({
    'Player': ["SACHIN", "SACHIN", "RAHUL", "RAHUL", "SAURBH", "STEVE", "RICKY", "RICKY", "RICKY", "RICKY"],
    'INNG1': [70, 10, 55, 75, 100, 7, 75, 55, 45, 17],
    'INNG2': [50, 20, 35, 25, 100, 17, 25, 45, 65, 71]
})

需要结果数据集:这里我们希望每个团队有一行。所有击球手的得分将记录在单行中。我们需要将其提供给神经网络，因此位置也很重要。

df_result = pd.DataFrame({
    'Country': ["India", "India", "India", "AUS", "AUS", "AUS"],
    'Player': ["SACHIN", "RAHUL", "SAURBH", "STEVE", "SHEN", "RICKY"],
    '1-INNG1': [70, 55, 100, 7, 'NA', 75],
    '1-INNG2': [50, 55, 100, 7, 'NA', 25],
    '2-INNG1': [10, 75, 'NA', 'NA', 'NA', 55],
    '2-INNG2': [20, 75, 'NA', 'NA', 'NA', 45],
    '3-INNG1': ['NA', 'NA', 'NA', 'NA', 'NA', 45],
    '3-INNG2': ['NA', 'NA', 'NA', 'NA', 'NA', 65],
    '4-INNG1': ['NA', 'NA', 'NA', 'NA', 'NA', 17],
    '4-INNG2': ['NA', 'NA', 'NA', 'NA', 'NA', 71],
})

如何获得这个结果？

Answer 1

用途:

g = df_scores.groupby('Player').cumcount().add(1)
df = df_scores.set_index(['Player',g]).unstack().sort_index(level=1, axis=1)
df.columns = ['{}-{}'.format(j, i) for i, j in df.columns]
print (df)
        1-INNG1  1-INNG2  2-INNG1  2-INNG2  3-INNG1  3-INNG2  4-INNG1  4-INNG2
Player                                                                        
RAHUL      55.0     35.0     75.0     25.0      NaN      NaN      NaN      NaN
RICKY      75.0     25.0     55.0     45.0     45.0     65.0     17.0     71.0
SACHIN     70.0     50.0     10.0     20.0      NaN      NaN      NaN      NaN
SAURBH    100.0    100.0      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN
STEVE       7.0     17.0      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN

df_result = df_team.join(df, on='Player')
print (df_result)
  Country  Player  1-INNG1  1-INNG2  2-INNG1  2-INNG2  3-INNG1  3-INNG2  \
0   India  SACHIN     70.0     50.0     10.0     20.0      NaN      NaN   
1   India   RAHUL     55.0     35.0     75.0     25.0      NaN      NaN   
2   India  SAURBH    100.0    100.0      NaN      NaN      NaN      NaN   
3     AUS   STEVE      7.0     17.0      NaN      NaN      NaN      NaN   
4     AUS    SHEN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN   
5     AUS   RICKY     75.0     25.0     55.0     45.0     45.0     65.0   

   4-INNG1  4-INNG2  
0      NaN      NaN  
1      NaN      NaN  
2      NaN      NaN  
3      NaN      NaN  
4      NaN      NaN  
5     17.0     71.0  

说明:

1. 首先按 cumcount 计算每组的唯一值
2. 通过set_index创建MultiIndex ， reshape unstack并按 sort_index 更改第一级的顺序
3. 通过列表理解压平MultiIndex
4. 最后join到原始DataFrame