在多索引 dataframe 中添加列

Question

我有一个多索引的dataframe，其中最左边的索引是NBA Player，第二级索引是NBA Season（即2018-19）。 我想添加一个列，对每个球员的赛季进行编号。 例如，在下面的日期框架的顶部，我想在赛季旁边添加一列，将 AJ Guyton 的 2000-01 赛季列为“1”，将他的 2001-02 赛季列为“2”。 然后该过程将在整个 dataframe 中为下一个玩家重复。

                     Age   Tm  OBPM  BPM  DBPM
Player      Season                            
A.J. Guyton 2000-01   22  CHI -0.57 -2.8  -2.1
            2001-02   23  CHI -0.80 -3.4  -2.4
A.J. Price  2009-10   23  IND -0.75 -2.2  -1.1
            2010-11   24  IND -1.51 -3.1  -1.0
            2011-12   25  IND -0.35 -2.2  -1.4

我是 pandas 的新手，对 Python 来说相对较新，所以这可能是一个简单的问题，但我不知道如何解决它，因为每个玩家的开始年份都不同。

Answer 1

您可以将 split/apply/combine 模式与 groupby 和cumcount 一起使用。 cumcount 充当转换，它返回与原始 dataframe 具有相同索引的系列，而聚合（如平均值）为每个组返回一个值。

df['career_year'] = df.groupby(level='Player').cumcount()

使用您的数据，这将给出

                     Age   Tm  OBPM  BPM  DBPM  career_year
Player      Season                                         
A.J. Guyton 2000-01   22  CHI -0.57 -2.8  -2.1            0
            2001-02   23  CHI -0.80 -3.4  -2.4            1
A.J. Price  2009-10   23  IND -0.75 -2.2  -1.1            0
            2010-11   24  IND -1.51 -3.1  -1.0            1
            2011-12   25  IND -0.35 -2.2  -1.4            2

Answer 2

您应该包含有关如何生成示例数据的代码。 让别人更容易帮助你。

dataframe['Season'] = 2

将创建一个新列“季节”并用 2 填充它。