Python 合并在列中迭代的两个数据帧

我有两个数据框，一个是球员，有他们的俱乐部ID和回合，另一个是比赛，有分数和回合

Player| club_id | round a | 16 | 1 b | 13 | 1 c | 12 | 1 a | 16 | 2 ... 球员|俱乐部| id |轮 a | 16 | 1 b | 13 | 1 c | 12 | 1 a | 16 | 2 ... ------- 主场俱乐部id客场俱乐部id主场俱乐部得分客场俱乐部得分回合 16 | 13 | 1 |2 |1 15 | 1 | 4 |0 |1 12 | 2 | 1 |1 |1 12 | 16 | 2 |2 |2 ... 我想合并两个数据帧，以查看球员是否在主场比赛，以及比赛的比分。
最终的数据帧可以是这样的：

Player|club_id|round|home|score|opponent_score a |16 |1 | yes|1 | 2 b |13 |1 | no |2 | 1 a |16 |2 | no |2 | 2 ... 球员|俱乐部| id |回合|主场|得分|对手|得分 a | 16 | 1 |是| 1 | 2 b | 13 | 1 | no | 2 | 1 a | 16 | 2 | no | 2 | 2 ...

---

我试图将

home\u club\u id

更改为

club\u id

并与

on=[round，club\u id]

合并，但我没有找到一种方法同时合并主客场

以获得所需的最终帧，您可以改为重新排列数据

首先，假设您的帧被称为

player\u-frame

和

round\u-frame

：

from io import StringIO

import pandas as pd

player_data = StringIO('''Player club_id  round  
a          16     1
b          13     1
c          12     1
a          16     2''')
player_frame = pd.read_csv(player_data, sep='\s+')

round_data = StringIO('''home_club_id away_club_id home_club_score away_club_score round  
16               13          1           2               1
15               1           4           0               1
12               2           1           1               1
12               16          2           2               2''')
round_frame = pd.read_csv(round_data, sep='\s+')

final_values = pd.concat([home_values, away_values], ignore_index=True).merge(player_frame)

然后，我们可以拉出列来分别引用主数据和客场数据，重命名以使它们匹配，并标记行是否为主匹配

home_values = round_frame[['home_club_id', 'home_club_score', 'away_club_score', 'round']]\
                         .rename({'home_club_id': 'club_id', 
                                  'home_club_score': 'score', 
                                  'away_club_score': 'opponent_score'},
                                 axis=1)\
                         .assign(home='yes')

away_values = round_frame[['away_club_id', 'away_club_score', 'home_club_score', 'round']]\
                         .rename({'away_club_id': 'club_id', 
                                  'home_club_score': 'opponent_score', 
                                  'away_club_score': 'score'},
                                 axis=1)\
                         .assign(home='no')

然后我们可以将两者合并到播放器框架中：

from io import StringIO

import pandas as pd

player_data = StringIO('''Player club_id  round  
a          16     1
b          13     1
c          12     1
a          16     2''')
player_frame = pd.read_csv(player_data, sep='\s+')

round_data = StringIO('''home_club_id away_club_id home_club_score away_club_score round  
16               13          1           2               1
15               1           4           0               1
12               2           1           1               1
12               16          2           2               2''')
round_frame = pd.read_csv(round_data, sep='\s+')

final_values = pd.concat([home_values, away_values], ignore_index=True).merge(player_frame)

这给了我们：

   club_id  score  opponent_score  round home Player
0       16      1               2      1  yes      a
1       12      1               1      1  yes      c
2       13      2               1      1   no      b
3       16      2               2      2   no      a