Python使用map向dataframe添加多个列

我有一个熊猫数据框，如下所示

player  count1  count2  text
A       1       1       X   
A       2       1       Y   
A       3       1       Z   
A       4       2       D   
A       5       2       E   
B       1       1       F   
B       2       2       G   
B       3       2       H   
B       4       2       J   

列

player

包含姓名，

count1

是一个累积和，列

count2

包含其他计数，列

text

包含一些文本

现在我想创建两个新列，其中包含

count1

和

text

的值，其中

count2

列首先包含值

2

因此，结果应如下所示：

player  count1  count2  text    new new2
A       1       1       X       4   D
A       2       1       Y       4   D
A       3       1       Z       4   D
A       4       2       D       4   D
A       5       2       E       4   D
B       1       1       F       2   G
B       2       2       G       2   G
B       3       2       H       2   G
B       4       2       J       2   G

s = df[df['count2'] == 2].drop_duplicates(['player']).set_index('player')[['count1', 'text']]
df[['new', 'new2']] = df['player'].map(s)

我已经问了一个类似的问题，但只在此处添加一个新专栏[此处][1]

答案是使用

map

by

Series

s = df[df['count2'] == 2].drop_duplicates(['player']).set_index('player')['count1']
df['new'] = df['player'].map(s)

但是，当我尝试将此方法应用于两个列时，它不起作用

我试着这样做：

player  count1  count2  text    new new2
A       1       1       X       4   D
A       2       1       Y       4   D
A       3       1       Z       4   D
A       4       2       D       4   D
A       5       2       E       4   D
B       1       1       F       2   G
B       2       2       G       2   G
B       3       2       H       2   G
B       4       2       J       2   G

s = df[df['count2'] == 2].drop_duplicates(['player']).set_index('player')[['count1', 'text']]
df[['new', 'new2']] = df['player'].map(s)

这会产生以下错误：

TypeError:“DataFrame”对象不可调用

---

我如何才能让它工作？

您可以在count2==2上进行筛选，按播放器删除重复项，然后将结果合并回播放器上的原始DF，例如：

new = df.merge(
    df.loc[df.count2 == 2, ['player', 'count1', 'text']]
    .drop_duplicates(subset=['player']), 
    on='player'
)

这给了你：

  player  count1_x  count2 text_x  count1_y text_y
0      A         1       1      X         4      D
1      A         2       1      Y         4      D
2      A         3       1      Z         4      D
3      A         4       2      D         4      D
4      A         5       2      E         4      D
5      B         1       1      F         2      G
6      B         2       2      G         2      G
7      B         3       2      H         2      G
8      B         4       2      J         2      G

---

请注意，指向其他问题的链接已断开。