如何复制DataFrame行并为NCAA篮球比赛数据生成反向记录

你可以通过复制原数据集生成反向记录、再合并的方式完成需求，代码实现如下：

1. 构造反向记录副本

import pandas as pd

# 假设你的原始数据集存为df变量
df_rev = df.copy()

# 互换对阵双方名称
df_rev[['team', 'opp']] = df_rev[['opp', 'team']]
# 互换对阵双方得分
df_rev[['team_score', 'opp_score']] = df_rev[['opp_score', 'team_score']]
# 分差、让分取原值的相反数
df_rev['score_diff'] = -df_rev['score_diff']
df_rev['favored_by'] = -df_rev['favored_by']
# game_id和line字段不需要修改，保持原值即可

2. 合并原数据集和反向副本，按比赛ID排序

df_final = pd.concat([df, df_rev], ignore_index=True)
# 按game_id排序，保证同一场比赛的两条记录相邻
df_final = df_final.sort_values('game_id', ignore_index=True)

最终输出的df_final就符合你要求的格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bodega18