Python：根据多个条件语句更改列中的值

问题描述

我有一个 dataframe 如下：

我想根据 Position 列将 FieldPosition 列中的“无”值更改为“前”、“中”或“后”。

每支球队的 FieldPosition 列始终有 1 个前锋、2 个后卫和 1 个中锋。 前锋永远是前锋，后卫永远是后卫，中场永远是中锋。

例如： A 队中的填充 position 将具有“后”FieldPosition B 队中的填充 position 将具有“中间”FieldPosition C 中的填充 position 将具有“前”FieldPosition

我猜测创建一个带有循环和 if 语句的 function 将解决这个问题，因为有超过 20 个团队。 我怎样才能做到这一点？

最终答案应该如下：

我们可以编写一个 function 从所需的集合中减去 FieldPositions 并为每个团队填充缺失的一个：

import pandas as pd
import numpy as np
from io import StringIO
from collections import Counter

csv = """
Team    Name    Position    FieldPosition
A   John    Striker Front
A   Carl    Defender    Back
A   Alex    Fill    None
A   Ron Midfielder  Middle
B   Tyler   Striker Front
B   Chad    Defender    Back
B   Guy Goalkeeper  Back
B   Tom Fill    None
C   James   Fill    None
C   Lucas   Defender    Back
C   Ben Midfielder  Middle
C   Noah    Goalkeeper  Back"""

df = pd.read_csv(StringIO(csv), sep = '\t')

correct_values = ['Front','Back','Back','Middle']

def fill_none(lst):
    c = Counter(correct_values)-Counter(lst)-Counter(['None'])
    return list(c.elements())[0]

df['FieldPosition'] = np.where(df['FieldPosition'] == 'None',
                               df.groupby('Team').FieldPosition.transform(fill_none),
                               df['FieldPosition'])