python - 如何在每个组中查找一个字符串，然后比较其他列的值，然后将其存储在一个新的列中

Question

我根据一些键合并了三个数据集，并按照升序排列了“registrationdatetime”和“submissiondatetime”。然后我应用 groupby 按“contestid”和“userhandle”对它们进行分组。我还必须计算在当前求解器之前参加比赛的求解器的数量，我也为此写了一行但是

现在我必须创建一个名为priorperformanceofsolver（最近结束的比赛中的表现（当前求解器在最近结束的比赛中提交的分数）的新专栏。

我的目标是 - 每个组都根据比赛 ID 排列，然后应该有“用户句柄”或参加比赛的人，按照他们到达比赛的日期时间的升序排列，这样我就可以计算谁最后参加比赛了我想创建一个名为priorperformanceofsolver的新列来存储以前的性能

很抱歉这么长，但我真的不知道我是对还是错，我不知道如何制作求解器的先验性能列。

我必须为每个用户句柄搜索每场比赛，并找到他们参加的每场比赛，其中哪些比赛日期是最近的，他们在最近的比赛中的得分是多少，并存储在一个名为“priorperformanceofsolver”的列中，该列必须指出他们参加的最近一次比赛的得分。请帮助我，我被卡住了，或者如果阅读这个超长问题有困难，请发表评论，但如果可能的话，请帮助我。我对python很陌生

'''

    dftotal.groupby(["contestID", "userHandle"])
    dftotal["registerDateTime"] = pd.to_datetime(dftotal.registerDateTime, 
    utc=True)
    dftotal["RegistrationDateTime"] = dftotal["registerDateTime"]
    dftotal["submitDateTime"] = pd.to_datetime(dftotal.submitDateTime, utc 
    =True)
    dftotal["SubmissionDateTime"] = dftotal["submitDateTime"]

    dftotal.sort_values(by=['RegistrationDateTime'])
    dftotal.sort_values(by = ["SubmissionDateTime"])

    dftotal['priorcountofentrants'] = 
    dftotal.groupby(['contestID']).cumcount()

'''

Data -
contstID userHndle RegistrtnDteTime SubmssnDtTme priorcntofentrnts finalScore

   6638   holo   2012-01-0921:45:20 2012-03-1020:45:20  0            100 
   6638   kolo   2012-01-0922:45:20 2012-03-1023:45:20  1             50   

   8878   holo   2011-01-0921:45:20 2011-01-1020:45:20  0            100 
   8878   kolo   2011-01-0922:45:20 2011-01-1023:45:20  1            100  

expected - 
contstID userHndle RegstrtnDteTme SubmsnDtTm prircntofentrnts finalScore 
                                                                priorperformce

   6638   holo   2012-01-0921:45:20 2012-01-1020:45:20  0       100       100
   6638   kolo   2012-01-0922:45:20 2012-01-1023:45:20  0       50        100

所以这里 kolo 和 holo 在他们的名字旁边显示了他们上一场比赛的分数（最近结束的日期），即从比赛 8878 他们得分 100 和 50 所以它显示在他们的名字旁边在新的比赛 6638 然后它发生在比赛中8878 它必须搜索求解器的先前性能

标签： pythonpandasdatasetdata-analysis