我有一个如下所示的 Pandas 数据框。
player count1 count2 text
A 1 1 X
A 2 1 Y
A 3 1 Z
A 4 2 D
A 5 2 E
B 1 1 F
B 2 2 G
B 3 2 H
B 4 2 J
player 列包含名称，count1 是累计和，count2 列包含其他计数，text 列> 包含一些文本。
我现在想创建 2 个新列，其中包含 count1 和 text 的值，其中列 count2 首先包含值 2。
因此，结果应该是这样的:
player count1 count2 text new new2
A 1 1 X 4 D
A 2 1 Y 4 D
A 3 1 Z 4 D
A 4 2 D 4 D
A 5 2 E 4 D
B 1 1 F 2 G
B 2 2 G 2 G
B 3 2 H 2 G
B 4 2 J 2 G
我已经问过一个类似的问题，但只应在 [此处][1] 添加一个新列。
答案是按Series 使用map。
s = df[df['count2'] == 2].drop_duplicates(['player']).set_index('player')['count1']
df['new'] = df['player'].map(s)
但是，当我尝试将这种方法应用于两列时，它不起作用。
我这样试:
s = df[df['count2'] == 2].drop_duplicates(['player']).set_index('player')[['count1', 'text']]
df[['new', 'new2']] = df['player'].map(s)
这会产生以下错误:
TypeError: 'DataFrame' object is not callable
我怎样才能让它工作？
最佳答案
您可以过滤 count2 == 2，按播放器删除重复项，然后将结果合并回播放器上的原始 DF，例如:
new = df.merge(
df.loc[df.count2 == 2, ['player', 'count1', 'text']]
.drop_duplicates(subset=['player']),
on='player'
)
这给了你:
player count1_x count2 text_x count1_y text_y
0 A 1 1 X 4 D
1 A 2 1 Y 4 D
2 A 3 1 Z 4 D
3 A 4 2 D 4 D
4 A 5 2 E 4 D
5 B 1 1 F 2 G
6 B 2 2 G 2 G
7 B 3 2 H 2 G
8 B 4 2 J 2 G
关于Python pandas 使用 map 将多列添加到数据框，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51580878/