我有一个 Dataframe 如下:
| 团队|姓名|职位|字段位置|
| - ------|- ------|- ------|- ------|
| A类|约翰|撞针|正面|
| A类|卡尔|辩护人|背|
| A类|亚历克斯|灌装|无|
| A类|罗恩|中场|中|
| | | | |
| 乙|泰勒|撞针|正面|
| 乙|乍得|辩护人|背|
| 乙|居伊|守门员|背|
| 乙|汤姆|灌装|无|
| | | | |
| C级|詹姆斯|灌装|无|
| C级|卢卡斯|辩护人|背|
| C级|本|中场|中|
| C级|挪亚|守门员|背|
我想根据位置列将FieldPosition列中的"None"值更改为"Front"、"Middle"或"Back"。
每支球队在场上位置栏中总是有1个前锋,2个后卫和1个中场。前锋总是在前锋,后卫总是在后卫,中场总是在中场。
例如:A组中的填充位置将具有"后"字段B组中的填充位置将具有"中"字段C组中的填充位置将具有"前"字段位置
我猜创建一个带有循环和if语句的函数可以解决这个问题,因为有超过20个团队。我该怎么做呢?
最终答案应如下所示:
| 团队|姓名|职位|字段位置|
| - ------|- ------|- ------|- ------|
| A类|约翰|撞针|正面|
| A类|卡尔|辩护人|背|
| A类|亚历克斯|灌装|* 后退 |
| A类|罗恩|中场|中|
| | | | |
| 乙|泰勒|撞针|正面|
| 乙|乍得|辩护人|背|
| 乙|居伊|守门员|背|
| 乙|汤姆|灌装| 中间 |
| | | | |
| C级|詹姆斯|灌装| 前面 *|
| C级|卢卡斯|辩护人|背|
| C级|本|中场|中|
| C级|挪亚|守门员|背|
2条答案
按热度按时间ddrv8njm1#
Map固定位置后使用
Counter
差值:输出:
gev0vcfq2#
我们可以编写一个函数,从所需的集合中减去FieldPositions,然后为每个Team填充缺失的一个: