Question

我正在研究一些篮球数据，其中有一些数据框（仅适用于一支球队...婴儿步）

df = pd.DataFrame({'PlayId':[1,1,1,1,1],'Player':['A','B','C','D','E'],'Ball':[0,0,1,0,0],'Pos':[1, 4, 10, 15, 20 ],'Speed':[1,2,3,4,5]})

我创建一个列，表示距Ball = 1的距离（概括为许多PlayId）：

df['DistanceToBall'] = np.abs(df.Pos-df.Pos[df.groupby('PlayId')['Ball'].transform('idxmax')].reset_index(drop=True))

接下来，我想将其放入包含Ball = 1信息的单行中

newdf = df.loc[df.Ball==1,:]

现在，我想基于DistanceToBall添加有关位置和速度信息的列。我的新列将是closest1，closest2，closest3，closest4，这些列将具有其位置的值，因此顺序为（15,4,1,20）。我不确定该怎么做，尤其是在我有许多不同的“ PlayId”的情况下。

编辑：预期输出：

 PlayId Player  Ball    Pos Speed   DistanceToBall  closest1    closest2    closest3    closest4    speed1  speed2  speed3  speed4
2   1   C   1   10  3   0   15  4   1   20  4   2   1   5

Answer 1

这将附加到newdf的四个最接近的玩家Pos中，并按DistanceToBall排序：

for i in range(4):
    newdf.loc[:, 'closest{}'.format(i+1)] = \
        df.sort_values(by='DistanceToBall')['Pos'].values[i]
for i in range(4):
    newdf.loc[:, 'speed{}'.format(i + 1)] = \
        df.sort_values(by='DistanceToBall')['Speed'].values[i]

Out[22]: 
   PlayId Player  Ball  Pos  Speed  ...  closest4  speed1  speed2  speed3  speed4
2       1      C     1   10      3  ...       1.0     3.0     4.0     2.0     1.0

从现有行生成新的数据框列

1 个答案: