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在字符串在多列中的熊貓中過濾數(shù)據(jù)

在字符串在多列中的熊貓中過濾數(shù)據(jù)

江戶川亂折騰 2023-03-01 16:05:50
我有一個看起來像這樣的數(shù)據(jù)框:team_1  score_1 team_2  score_2AUS     2       SCO     1ENG     1       ARG     0JPN     0       ENG     2我可以使用以下命令從一個團(tuán)隊(duì)中檢索所有數(shù)據(jù): #list specifiying team of interestteam = ['ENG']#slice 數(shù)據(jù)框以僅顯示列“Team 1”或“Team 2”值在指定字符串列表“team”中的行df.loc[df['team_1'].isin(team) | df['team_2'].isin(team)]team_1  score_1 team_2  score_2ENG     1       ARG     0JPN     0       ENG     2我現(xiàn)在如何才能只返回我的“團(tuán)隊(duì)”的分?jǐn)?shù),例如:team    scoreENG     1ENG     2也許為每個團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建一個索引以便過濾掉?也許對 team_1 和 team_2 列進(jìn)行編碼以過濾掉?
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?
森林海

TA貢獻(xiàn)2011條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個贊

new_df_1 = df[df.team_1 =='ENG'][['team_1', 'score_1']]

new_df_1 =new_df_1.rename(columns={"team_1":"team", "score_1":"score"})

#   team  score

#  0  ENG      1


new_df_2 = df[df.team_2 =='ENG'][['team_2', 'score_2']]

new_df_2 = new_df_2.rename(columns={"team_2":"team", "score_2":"score"})

#  team  score

# 1  ENG      2


然后連接兩個數(shù)據(jù)框:


pd.concat([new_df_1, new_df_2])

輸出是:


 team  score

0  ENG      1

1  ENG      2


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反對 回復(fù) 2023-03-01
?
眼眸繁星

TA貢獻(xiàn)1873條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個贊

合并列,過濾團(tuán)隊(duì)中的值,計(jì)算分?jǐn)?shù)列的總和,并僅過濾團(tuán)隊(duì)和分?jǐn)?shù):


 team = ["ENG"]


(

    df

    .melt(cols, value_name="team")

    .query("team in @team")

    .assign(score=lambda x: x.filter(like="score").sum(axis=1))

    .loc[:, ["team", "score"]]

)


    team    score

1   ENG        1

5   ENG        2


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反對 回復(fù) 2023-03-01
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