Pandas: самосоединение Dataframe со сложными условиями

У меня есть DataFrame, состоящий из набора данных из игр с двумя игроками. В каждой игре (с уникальным идентификатором) есть несколько раундов, в которых каждый из двух игроков выбирает какое-то действие. Это выглядит следующим образом (я удалил некоторые строки для ясности):

    gameId  round   player  action
0   Afom9bWqYBgZXXXN8   1   PvQ8B5kuA9Fbq9N59   1
1   Afom9bWqYBgZXXXN8   1   PJmJgrqusFZ8KRShQ   0
2   Afom9bWqYBgZXXXN8   2   PvQ8B5kuA9Fbq9N59   0
3   Afom9bWqYBgZXXXN8   2   PJmJgrqusFZ8KRShQ   0
4   Afom9bWqYBgZXXXN8   3   PJmJgrqusFZ8KRShQ   0
5   Afom9bWqYBgZXXXN8   3   PvQ8B5kuA9Fbq9N59   0
20  QdZM4yPMnjGj8f25R   1   Q6knaWEruc6BDPQT7   1
21  QdZM4yPMnjGj8f25R   1   xnAjMcWaFRpfBbukz   1
22  QdZM4yPMnjGj8f25R   2   xnAjMcWaFRpfBbukz   1
23  QdZM4yPMnjGj8f25R   2   Q6knaWEruc6BDPQT7   0
24  QdZM4yPMnjGj8f25R   3   Q6knaWEruc6BDPQT7   1
25  QdZM4yPMnjGj8f25R   3   xnAjMcWaFRpfBbukz   1
40  riMD6ctT8DLwdhHpE   1   EKkrMpMqy2PRLm7ur   1
41  riMD6ctT8DLwdhHpE   1   EqbbmngPfZBEmPTzq   1
42  riMD6ctT8DLwdhHpE   2   EKkrMpMqy2PRLm7ur   1
43  riMD6ctT8DLwdhHpE   2   EqbbmngPfZBEmPTzq   1
44  riMD6ctT8DLwdhHpE   3   EqbbmngPfZBEmPTzq   1
45  riMD6ctT8DLwdhHpE   3   EKkrMpMqy2PRLm7ur   1
60  hyEjkAg5K4WpubJA9   1   7CHpY4setLKb9ssnN   1
61  hyEjkAg5K4WpubJA9   1   hbud2J3YvitEhj4xZ   0
62  hyEjkAg5K4WpubJA9   2   hbud2J3YvitEhj4xZ   0
63  hyEjkAg5K4WpubJA9   2   7CHpY4setLKb9ssnN   0
64  hyEjkAg5K4WpubJA9   3   7CHpY4setLKb9ssnN   0
65  hyEjkAg5K4WpubJA9   3   hbud2J3YvitEhj4xZ   1
80  ay5pmpeNcwqHJ8JBH   1   tWA9ZxSnKpZyWwYsQ   1
81  ay5pmpeNcwqHJ8JBH   1   2qiHdJgL4WQe5qrHQ   1
82  ay5pmpeNcwqHJ8JBH   2   2qiHdJgL4WQe5qrHQ   1
83  ay5pmpeNcwqHJ8JBH   2   tWA9ZxSnKpZyWwYsQ   1
84  ay5pmpeNcwqHJ8JBH   3   tWA9ZxSnKpZyWwYsQ   1
85  ay5pmpeNcwqHJ8JBH   3   2qiHdJgL4WQe5qrHQ   1

Я хочу добавить новый столбец в DataFrame, который содержит для действий каждого игрока в данном раунде действия его/ее противника в предыдущем раунде. той же игры, если таковая имеется. Какой быстрый и краткий способ сделать это вместо использования очень длинного (и медленного) цикла?

Обратите внимание, что в каждом ключе (gameId, round) есть только два игрока с разными идентификаторами. Dataframe.merge кажется близким совпадением ( example), но для этого потребуется что-то вроде следующего:

df.merge(df_copy, left_on=['gameId', 'round', 'player'], \
         right_on=['gameId', df_copy.round - 1, df.player != df_copy.player])

но он не может поддерживать df.player != df_copy.player в состоянии самосоединения.


python pandas join self-join
person Andrew Mao    schedule 06.10.2015    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Я думаю, вы должны начать с замены кодов игроков общими псевдонимами, например. 1 и 2. Вы можете сделать это следующим образом:

s = df.groupby(['gameId', 'player']).size().reset_index(0, drop=True)
s[:] = np.arange(len(s)) % 2 + 1
df['player_alias'] = s.reindex(df.player).values

Затем вы можете построить и индексировать предыдущий раунд и противостоящего игрока для каждой строки и сопоставить его с соответствующим действием:

prev_round = df['round'] - 1 
opp_player = 3 - df.player_alias   # effectively maps 2 to 1 and 1 to 2

ix = pd.MultiIndex.from_arrays([df.gameId, prev_round, opp_player])
df['opp_prev_action'] = df.set_index(['gameId', 'round', 'player_alias']
                                     ).reindex(ix).action.values

Обратите внимание, что для раунда 1 prev_round равно 0, что приводит к nans в нужном столбце.

person JoeCondron    schedule 06.10.2015
comment
Не во всех раундах есть ходы обоих игроков (отсутствуют некоторые данные), так как мы можем сделать это устойчивым к этому? - person Andrew Mao; 06.10.2015