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我有 1 个 DF,其中包含每支 NBA 球队比赛的第一天和最后一天。每场比赛前后,我都有另一个带团队 ELO 的 DF。我想在 DF1 中添加 2 列,其中包含团队的 ELO 以及指定的第一个和最后一个日期。对于第一列中的日期,我想要 ELO1,第二列中的日期我想要 ELO2。如果有某种方法可以将 2 个 ELO 之间的差异直接放入 1 列中,那就更好了,因为这就是我最终要计算的内容。
DF1:
first last
team
ATL 2017-10-18 2018-04-10
BOS 2017-10-17 2018-04-11
BRK 2017-10-18 2018-04-11
CHI 2017-10-19 2018-04-11
[...]
DF2:
date team ELO_before ELO_after
65782 2017-10-18 ATL 1648.000000 1650.308911
65783 2017-10-17 BOS 1761.000000 1753.884111
65784 2017-10-18 BRK 1427.000000 1439.104231
65785 2017-10-19 CHI 1458.000000 1464.397752
65786 2018-04-10 ATL 1406.000000 1411.729285
[...]
提前致谢!
编辑 - 我想要的结果数据框如下所示:
DF3:
first last ELO_before ELO_after
team
ATL 2017-10-18 2018-04-10 1648.000000 1411.729285
BOS 2017-10-17 2018-04-11 1761.000000 [Elo2 for last game]
BRK 2017-10-18 2018-04-11 1427.000000 [Elo2 for last game]
CHI 2017-10-19 2018-04-11 1458.000000 [Elo2 for last game]
最佳答案
您可以为此使用 pandas.DataFrame.merge
:
import pandas as pd
# frames from the question
df1 = pd.DataFrame(data={
'team': ['ATL', 'BOS', 'BRK', 'CHI'],
'first': ['2017-10-18', '2017-10-17', '2017-10-18', '2017-10-19'],
'last': ['2018-04-10', '2018-04-11', '2018-04-11', '2018-04-11']
}).set_index('team')
df2 = pd.DataFrame(data={
'date': ['2017-10-18', '2017-10-17', '2017-10-18', '2017-10-19', '2018-04-10'],
'team': ['ATL', 'BOS', 'BRK', 'CHI', 'ATL'],
'ELO_before': [1648.0, 1761.0, 1427.0, 1458.0, 1406.0],
'ELO_after': [1650.308911, 1753.884111, 1439.104231, 1464.397752, 1411.729285]
})
# merge on first and last
df1.reset_index(inplace=True)
df3 = df1.merge(df2.drop('ELO_after', axis=1), how='left', left_on=['team', 'first'], right_on=['team', 'date']).drop(['date'], axis=1)
df3 = df3.merge(df2.drop('ELO_before', axis=1), how='left', left_on=['team', 'last'], right_on=['team', 'date']).drop(['date'], axis=1)
# calculate the differences
df3['ELO_difference'] = df3['ELO_after'] - df3['ELO_before']
df3.set_index('team', inplace=True)
关于pandas - Python pandas 根据在另一个数据框中的查找将列添加到数据框中,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51220127/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!