Question

我的数据框ranksdf包含player names，dates，以及每个日期的ranking。日期列是已解析的datetime对象（可能与以后的日期比较相关）：

player      date        ranking
A           20120601    1
B           20120601    2
C           20120601    3
A           20130601    1
B           20130601    2
C           20130601    3

我想要做的是添加一个新列，在该日期之前计算每个玩家的tournament wins。有关锦标赛胜利的信息来自另一个名为matchesdf的数据框：

t_name  t_date      w_name      round
X       20120101    A           F   
X       20120101    A           SF          
Y       20120201    B           F
Y       20120201    B           SF
Z       20130101    A           F

t_name =锦标赛名称
t_date =锦标赛日期
w_name =获胜者名称
round =锦标赛中的回合。 F =最终，SF =半决赛

从第二个数据框中我知道特定的玩家在给定时间通过计算圆等于F的行来赢得锦标赛。

所以我想做的是向ranksdf添加一个新列，计算锦标赛胜利，但只到ranksdf.date。

在伪代码中是这样的：ranksdf['t_wins'] = ranksdf.apply(lambda x: matchesdf[(matchesdf['t_date'] < x['date']) & (matchesdf['w_name'] == x['player']) & (matchesdf['round'] == 'F')].count())

因此，在matchesdf中查找信息的限制是时间（因为我想知道在ranksdf中排名之前的胜利），显然球员名称和轮（因为锦标赛胜利是通过赢得决赛来定义的。）

结果应如下所示：

player      date        ranking     t_wins
A           20120601    1           1
B           20120601    2           1
C           20120601    3           0
A           20130601    1           2
B           20130601    2           1
C           20130601    3           0

感谢您的帮助。

Answer 1

只需将axis = 1添加到您的应用功能中即可使用：

ranksdf["t_wins"]  = ranksdf.apply(lambda x: len(matchesdf[(matchesdf['t_date'] < x['date']) & (matchesdf['w_name'] == x['player']) & (matchesdf['round'] == 'F')]), axis =1)

根据另一个数据帧的计数向数据帧添加列

1 个答案: