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python - Pandas Dataframe：查找共享值的条目（例如所有包含玩家的游戏）

问题描述

我有一个包含羽毛球俱乐部比赛历史的 CSV 文件。我希望能够找到有关包含给定玩家的游戏的信息（例如，“比尔”和谁玩得最多？）。以下是两轮三场比赛的示例：

import pandas as pd
player_data = player_data = pd.DataFrame(data=[
('2018-06-12', 1, 1, 1, 'Adam'),
 ('2018-06-12', 1, 1, 2, 'Bill'),
 ('2018-06-12', 1, 1, 3, 'Cindy'),
 ('2018-06-12', 1, 1, 4, 'Derek'),
 ('2018-06-12', 1, 2, 1, 'Edward'),
 ('2018-06-12', 1, 2, 2, 'Fred'),
 ('2018-06-12', 1, 2, 3, 'George'),
 ('2018-06-12', 1, 2, 4, 'Harry'),
 ('2018-06-12', 1, 3, 1, 'Ian'),
 ('2018-06-12', 1, 3, 2, 'Jack'),
 ('2018-06-12', 1, 3, 3, 'Karl'),
 ('2018-06-12', 1, 3, 4, 'Laura'),
 ('2018-06-12', 2, 1, 1, 'Karl'),
 ('2018-06-12', 2, 1, 2, 'Cindy'),
 ('2018-06-12', 2, 1, 3, 'Bill'),
 ('2018-06-12', 2, 1, 4, 'Derek'),
 ('2018-06-12', 2, 2, 1, 'Max'),
 ('2018-06-12', 2, 2, 2, 'George'),
('2018-06-12', 2, 2, 3, 'Fred'),
 ('2018-06-12', 2, 2, 4, 'Ian'),
 ('2018-06-12', 2, 3, 1, 'Nigel'),
 ('2018-06-12', 3, 3, 2, 'Edward'),
 ('2018-06-12', 3, 3, 3, 'Harry'),
 ('2018-06-12', 3, 3, 4, 'Adam')],   
columns=['Date', 'Round #', 'Court #', 'Space', 'Name'])

然而，由于每一行都是一个单独的玩家的条目，只需按名称定位，例如

player_data.loc[player_data['Name'] == 'Bill']

只会返回 Bill 的个人条目，如下所示：

    Date    Round # Court # Space   Name

    1 2018-06-12    1   1   2   Bill
    14 2018-06-12   2   1   3   Bill

...当我想要一个包含比尔玩过的所有游戏条目的新数据框时，在这种情况下它将显示为：

Date    Round # Court # Space   Name
0   2018-06-12  1   1   1   Adam
1   2018-06-12  1   1   2   Bill
2   2018-06-12  1   1   3   Cindy
3   2018-06-12  1   1   4   Derek
12  2018-06-12  2   1   1   Karl
13  2018-06-12  2   1   2   Cindy
14  2018-06-12  2   1   3   Bill
15  2018-06-12  2   1   4   Derek

我认为将原始数据帧转换为一个可能更容易，其中每个条目都是一个单独的游戏，该游戏的所有玩家姓名都列在一个元组中，因此检查“如果名称中的名称”相对简单“？例如

Date    Round # Court # Names
    0   2018-06-12  1   1   (Adam, Bill, Cindy, Derek)

...但也许这会导致其他问题。

标签： pythonpython-3.xpandas

解决方案

过滤后使用merge 

s1=player_data.loc[player_data['Name'] == 'Bill',['Date','Round #','Court #']]
s2=s1.merge(player_data,how='left')
s2
Out[12]: 
         Date  Round #  Court #  Space   Name
0  2018-06-12        1        1      1   Adam
1  2018-06-12        1        1      2   Bill
2  2018-06-12        1        1      3  Cindy
3  2018-06-12        1        1      4  Derek
4  2018-06-12        2        1      1   Karl
5  2018-06-12        2        1      2  Cindy
6  2018-06-12        2        1      3   Bill
7  2018-06-12        2        1      4  Derek

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