使用每个独特团队获胜的顺序计数器创建列表

Posted 2023-03-12

【中文标题】使用每个独特团队获胜的顺序计数器创建列表

【英文标题】：Create list with sequential counter of each unique team's wins

【发布时间】：2019-06-06 14:20:36

【问题描述】：

假设我有一个数据集，其中包含 home_team、away_team 和 home_win、away_win 列，这些列告诉哪支球队赢得了比赛。像这样：

Home_team     Away_Team     Home_Win     Away_Win    gameID
   TB            CLB            1            0         1
   NY            ARZ            0            1         2
   EDM           CAN            1            0         3
   NY            TB             0            1         4
   NY            CLB            1            0         5
   TB            NY             1            0         6

您如何编写一个顺序计数器来计算球队总胜场数，而不管球队是主队还是客队。所以对于 gameID:1，每支球队总共有 0 场胜利。 由于 TB 赢得了第一场比赛，他们现在总共赢得了 1 场胜利，接下来他们将与 NY(gameID:4) 进行第二场比赛，而 NY 之前总共赢得了 0 场胜利。

因此数据将如下所示：(AT=Away_Team, HT=Home_Team)

Home_team     Away_Team     Home_Win     Away_Win    gameID    HT'sTotWins      AT'sTotWins
   TB            CLB            1            0         1            0               0
   NY            ARZ            0            1         2            0               0
   EDM           CAN            1            0         3            0               0
   NY            TB             0            1         4            0               1
   NY            CLB            1            0         5            0               0
   TB            NY             1            0         6            2               1

我已经阅读了一些关于GroupBy.cumcount() 的内容，但我不知道如何编写条件。 我希望我不会不清楚我想做什么，如果我想请告诉我。

【参考方案1】：

为了更具指导意义，我将您的源数据扩展到 10 个游戏 和“缩短”的列名以使打印输出不那么宽。

所以脚本的第一部分，生成源DataFrame如下：

import pandas as pd

# Source data
df = pd.DataFrame(data=[
    [ 1, 'TB',  'CLB', 1], [ 2, 'NY',  'ARZ', 0],
    [ 3, 'EDM', 'CAN', 1], [ 4, 'NY',  'TB',  0],
    [ 5, 'NY',  'CLB', 1], [ 6, 'TB',  'NY',  1],
    [ 7, 'ARZ', 'CAN', 1], [ 8, 'ARZ', 'TB',  0],
    [ 9, 'NY',  'EDM', 1], [10, 'TB',  'CAN', 1]],
    columns=['gameID', 'HomeTeam', 'AwayTeam', 'HomeWin']).set_index('gameID')
df['AwayWin'] = 1 - df['HomeWin']

因为获胜队伍可以同时在HomeTeam 和AwayTeam，所以没有 使用单个groupby 的简单方法。 您必须使用它两次，生成每个结果列。

要生成HTWins（主队总胜数），请使用：

hWin = df.HomeTeam.where(df.HomeWin == 1, df.AwayTeam)
hCnt = hWin.groupby(hWin).cumcount()
df['HTWins'] = hCnt.where(df.HomeWin == 1, 0)

要生成ATWins（客队总胜数），请使用：

aWin = df.AwayTeam.where(df.AwayWin == 1, df.HomeTeam)
aCnt = aWin.groupby(aWin).cumcount()
df['ATWins'] = aCnt.where(df.AwayWin == 1, 0)

当你print(df)时，你会得到：

       HomeTeam AwayTeam  HomeWin  AwayWin  HTWins  ATWins
gameID                                                    
1            TB      CLB        1        0       0       0
2            NY      ARZ        0        1       0       0
3           EDM      CAN        1        0       0       0
4            NY       TB        0        1       0       1
5            NY      CLB        1        0       0       0
6            TB       NY        1        0       2       0
7           ARZ      CAN        1        0       1       0
8           ARZ       TB        0        1       0       3
9            NY      EDM        1        0       1       0
10           TB      CAN        1        0       4       0

为帮助理解此脚本的工作原理，请运行每条指令 分别打印结果。

【讨论】：

马上试试，谢谢你放下时间！！

【参考方案2】：

可能有一种更“优雅”的 pandas 方法可以做到这一点，但我只会将事情分解成 for 循环并采用这种方式。

import copy
import pandas as pd

df = pd.read_csv('sports_data.csv', header=0, delim_whitespace=True)
df["HT'sTotWins"] = 0
df["AT'sTotWins"] = 0

homeWinsAwayWins = 
homeAwayCount = 'home':0, 'away':0

for index, row in df.iterrows():
    homeTeam = row['Home_team']
    awayTeam = row['Away_Team']

    if homeTeam not in homeWinsAwayWins:
        homeWinsAwayWins[homeTeam] = copy.deepcopy(homeAwayCount)
    if awayTeam not in homeWinsAwayWins:
        homeWinsAwayWins[awayTeam] = copy.deepcopy(homeAwayCount)

    df.loc[index,"HT'sTotWins"] = homeWinsAwayWins[homeTeam]['home'] + homeWinsAwayWins[homeTeam]['away']
    df.loc[index,"AT'sTotWins"] = homeWinsAwayWins[awayTeam]['home'] + homeWinsAwayWins[awayTeam]['away']

    homeWin = row['Home_Win']
    awayWin = row['Away_Win']
    if homeWin:
        homeWinsAwayWins[homeTeam]['home'] += 1
    elif awayWin:
        homeWinsAwayWins[awayTeam]['away'] += 1

print(df)

它打印你想要的。

【讨论】：

一定会尝试你优雅的解决方案，谢谢你放下时间！！

哈哈，不，MisterButter，我是说我的是非优雅的版本。 @Valdi_Bo 是对 Pandas 功能的更好利用，但有时，在使用漂亮的库函数时，更难理解“幕后发生的事情”。我的方法不太简洁，但对于通用编程来说，通过它来理解它可能会有好处，特别是如果你对编程和/或 Python 比较陌生。

我对编程比较陌生，所以我已经坐了半天时间试图制定问题，这样你们就可以理解了，剩下的时间刷新页面。你写的真的在我眼里很美，即使你是“艰难的方式”，它表现出我缺乏的非常复杂的算法思维！

谢谢@MisterButter！是的，“复杂的算法思维”会随着时间的推移而出现竖起大拇指