条件困难的移动平均线

Question

希望有人能提供建议...

df中有一个表：

   Axis  Player_1 Player_2      RES     Aver_RES1   Aver_RES2
        1       1       2       0               
        2       2       1       1               
        3       1       3       1               
        4       3       1       0               
        5       2       4       1               
        6       4       2       0               
        7       2       8       1               
        8       8       2       0               
        9       1       8       0               
        10      8       1       0               
        11      3       5       1               
        12      5       3       0               
        13      1       8       1               
        14      8       1       0               
        15      1       4       1               
        16      4       1       0               
        17      2       1       1               
        18      1       2       0       0.6667      1

在 Player_1 列中，Player_2 对播放器进行了编码。在 RES - 游戏结果（1 - 第一个玩家获胜，0 - 第一个玩家失败）。每个游戏都是重复的（player_1 变为 player_2）。 我需要计算此时 Player_1 与那些与 Player_2 一起玩的人是如何玩的。也适用于 Player_2。 例如，考虑第 18 行。 Player_1 (1) 与 3、4、8 名玩家一起玩。 Player_2 (2) 与 4、8 名玩家一起玩。他们共同的对手是4、8位玩家。

这怎么可能（但要替换？？？？？？）：

df['Aver_RES1'] = df.apply(
    lambda x: df.loc[
        (

            & (df.Player_1 == x.Player_1)
            & (df.Player_2 == ??????)
        ),
        "RES",
    ].mean(),
    axis=1,
)

df['Aver_RES2'] = df.apply(
    lambda x: df.loc[
        (

            & (df.Player_1 == x.Player_2)
            & (df.Player_2 == ??????)
        ),
        "RES",
    ].mean(),
    axis=1,
)

Answer 1

df['Aver_RES1'] = df.apply(
    lambda x: df.loc[
        (

            & (df.Player_1 == x.Player_1)
            & (df.loc[(df.Player_1 == x.Player_1)].Player_2.isin(df.loc[(df.Player_1 == x.Player_2)].Player_2.unique()))
        ),
        ),
        "RES",
    ].mean(),
    axis=1,
)