我有一个包含两个不同列的数据框，我需要使用它们来计算分数:
| id | Pos | Player | GW | VP | Final | Drop | TournamentPoints |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 1 | Alessio Bianchi | 2 | 7.0 | 5.0 | NaN |
| 1 | 2 | 2 | Gianluca Bianco | 2 | 7.0 | 0.0 | NaN |
| 2 | 3 | 2 | Sara Rossi | 1 | 5.0 | 0.0 | NaN |
| 3 | 4 | 2 | Gabriele Verdi | 1 | 4.5 | 0.0 | NaN |
| 4 | 5 | 2 | Luca Gialli | 1 | 3.0 | 0.0 | NaN |
锦标赛积分由GW和VP计算，公式如下:
df['TournamentPoints'] = ((number_of_players / 10) * (df["VP"] + 1)) + (df['GW'] * x)
其中，number_of_players和X是先前计算的.
但我需要另一步:
- 在"Final"列中，将值最高的行加50(在本例中，Alessio Bianchi).
- 如果两行在"Final"中具有相同的值，并且它是最高的，则只有"Pos"最低的行必须获得50的提升.
有什么建议吗？提前谢谢你
我已经try 了. apply()和. map()方法，但没有成功