Python实现DataFrame新增列展示篮球比赛对应球队的对手名称

核心前提：每场GameID对应的赛事固定有且仅有2支参赛球队，符合篮球比赛的业务场景。

方案1：简洁写法（适合中小数据集） #

通过groupby+transform直接按场次分组计算对手，代码如下：

import pandas as pd

# 核心逻辑：按GameID分组后对每行TeamID匹配同场另一支球队
games['Opponents'] = games.groupby('GameID')['TeamID'].transform(
    lambda group: group.map(lambda team: [t for t in group.unique() if t != team][0])
)

逻辑说明：

• 按GameID拆分每场比赛的所有行
• 对每场比赛先提取参赛的2支球队唯一值
• 逐行匹配：过滤掉当前行的球队，剩下的唯一值就是对手

方案2：高性能写法（适合百万级以上大数据集） #

提前构造对阵映射字典，避免分组内重复计算，性能提升明显：

# 1. 预构造每场的(赛事ID, 球队)到对手的映射关系
opponent_mapping = {}
for game_id, game_df in games.groupby('GameID'):
    two_teams = game_df['TeamID'].unique()
    opponent_mapping[(game_id, two_teams[0])] = two_teams[1]
    opponent_mapping[(game_id, two_teams[1])] = two_teams[0]

# 2. 批量映射得到对手列
games['Opponents'] = games.apply(lambda x: opponent_mapping[(x['GameID'], x['TeamID'])], axis=1)

运行以上任意一种方案，都能得到你期望的输出结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Barrizzle