Question

我一直在尝试合并2个大小和频率不同的NFL数据帧，但是2个相同的teiamname和year相同的列，第一个索引是团队名称和年份，是年份平均值，下一个是按TM名称和年份排序，但分成1-17周的每周比赛，所以我一直在尝试合并球队名称和年份，然后给出年均平均值，即9列，然后按每周的年平均值（1- 17）在11个不同的列上。我已经有2周了，iv尝试了各种方式，进行了多索引，...我可以遍历每个datframe并以正确的顺序附加到数组，但是当我尝试使该列表成为DF时。，尝试了多索引groupby。...

任何帮助将不胜感激谢谢

       Year  Tm_name    W     L   W_L_Pct   PD     MoV  SoS   SRS  OSRS  DSRS
1  2015     1     13.0   3.0   0.813   176.0  11.0  1.3  12.3   9.0   3.4
2  2016     1      7.0   8.0   0.469    56.0   3.5 -1.9   1.6   2.4  -0.8
3  2017     1      8.0   8.0   0.500   -66.0  -4.1  0.4  -3.7  -4.0   0.2
4  2018     1      3.0  13.0   0.188  -200.0 -12.5  1.0 -11.5  -9.6  -1.9
5  2015     2      8.0   8.0   0.500    -6.0  -0.4 -3.4  -3.8  -4.0   0.3
  Week  Year    Date     Tm_name  win_loss  home_away  Opp1_team  Tm_Pnts  \
0   1   2018 2018-09-09     1        0.0       1.0       32.0       6.0     
1   2   2018 2018-09-16     1        0.0       0.0       18.0       0.0     
2   3   2018 2018-09-23     1        0.0       1.0        6.0      14.0     
3   4   2018 2018-09-30     1        0.0       1.0       28.0      17.0     
4   5   2018 2018-10-07     1        1.0       0.0       29.0      28.0     

   Opp2_pnts  Off_1stD  Off_TotYd  Def_1stD_All  Def_TotYd_All  
0    24.0       14.0      213.0        30.0          429.0      
1    34.0        5.0      137.0        24.0          432.0      
2    16.0       13.0      221.0        21.0          316.0      
3    20.0       18.0      263.0        19.0          331.0      
4    18.0       10.0      220.0        33.0          447.0

Answer 1

如果两个数据框中都有2个相同的列，为什么不使用pandas.Dataframe.join将两个表连接在一起？这样一来，您将在同一行中获得团队名称和年份的所有数据。

熊猫合并2个不同大小，列和频率的数据框

1 个答案: