根据来自不同列的 2 个其他值对列的值求和

Posted 2023-03-12

【中文标题】根据来自不同列的 2 个其他值对列的值求和

【英文标题】：sum up values of a column depending on 2 other values ​from different columns

【发布时间】：2019-11-16 22:16:17

【问题描述】：

我正在使用 jupyter notebook 用 python 可视化一些数据。 我得到了一个包含以下列的数据框：matchid、player、visionscore、win

given table

现在我想总结一下visionscore。对于每个 matchid，给出 10 个条目，从玩家 1 到 10（玩家 1-5 = 团队 1，6-10 = 团队 2），每个玩家都有自己的 visionscore。 现在我想要这样的东西：

expected result

显然我对数据分析很陌生。我已经有一张表格，其中总结了 visionscore/matchid，但不幸的是，团队之间没有分开。所以这是游戏的整体视觉分数。

table i allready got

【问题讨论】：

请使用 df.to_clipboard() 使用原始数据更新您的帖子。

您的示例数据框中的团队在哪里？你需要合并吗？

我有一个版本的数据框，其中我有一个额外的团队专栏，抱歉忘记发布那个。

【参考方案1】：

我随机生成数据，但我认为这应该可行。

df['team'] = [1 if p<=5 else 2 for p in df.player]
df.groupby(['matchid', 'team'])['visionscore', 'win'].sum()

---

matchid team    visionscore win
10      1       274         3
10      2       124         3
11      1       416         3
11      2       89          0

【讨论】：

df['team']=df['player'].gt(5).add(1) 怎么样 :)

win get 也总结出来了。现在我需要在“win”列中删除任何不是 0 或 5 的值，因为 0 表示输，5 表示赢。我怎么能在python中这么说？我的大脑总是在 java 中思考：/

试试df.loc[df.win.ne(0) & df.win.ne(5)]。 .ne() 表示not equal to，因此它应该选择win 列内不等于0 和5 的所有值