Python 基于其他列的计数添加列

我有以下包含体育比赛信息的熊猫数据框：

tournament    playerA    playerB
1             A          B 
1             C          B
1             D          A
2             A          B
2             A          C
2             A          D

现在我想添加一个新的列（或者创建一个新的数据框；任何更容易实现的），其中包含关于每个锦标赛有多少玩家参加的信息。参与的玩家是playerA和playerB列的集合（无重复）

如果添加了一个新列，新的数据帧应该如下所示（锦标赛1有4名玩家参与，即a、B、C和D；锦标赛2有3名玩家参与，即a、B和C）：

如果更容易创建新的数据帧，则可以/应该如下所示：

tournament    players_sum
1             4
2             3

到目前为止我一直在尝试：我尝试了

groupby（）

，然后尝试了

apply（）

或

transform（）

，但是我不知道如何合并两列（playerA和playerB）的信息

---

谢谢，非常感谢您的帮助。

为此，我将为

unique（）

锦标赛和玩家值创建一个字典，然后将其映射到新列

tourneys = df['tournament'].unique()
player_dict = {}
for event in tourneys:
    ndf = df[df['tournament'] == event].copy()
    player_dict[event] = len(ndf['playerA'].append(ndf['playerB']).unique())

df['player_sum'] = df['tournament'].map(player_dict)

df

---

同时，我也找到了一个解决方案，我想在这里发布：

def myfunc(group):
    w_set = set(group['playerA'])
    l_set = set(group['playerB'])
    group['player_sum'] = len(w_set.union(l_set))
    return group

df = df.reset_index().groupby('tournament').apply(myfunc)

  playerA playerB  tournament  player_sum
0       A       B           1           4
1       C       B           1           4
2       D       A           1           4
3       A       B           2           3
4       A       C           2           3

def myfunc(group):
    w_set = set(group['playerA'])
    l_set = set(group['playerB'])
    group['player_sum'] = len(w_set.union(l_set))
    return group

df = df.reset_index().groupby('tournament').apply(myfunc)