Pandas 数据框构建汇总表

Question

例子df：

id 主场 客场 胜利者 失败者 胜利者得分 失败者得分 0 A B A B 20 10 1 C D D C 20 5 2 A D D A 30 0

我的目标是建立一个赢/输/支持/反对的表格。最终结果：

Team	W	L	Total for	Total against
A	1	1	20	40
B	0	1	10	20
C	0	1	5	20
D	2	0	50	5

我可以使用groupby('winner/loser') 来获得胜负，但我无法正确地使用groupby 来获得总分（和平均值，但这非常相似）。我的主要问题是当一支球队从未赢过一场比赛时，我最终会得到 NaN。

我现在的方法是：

by_winner = df.groupby('winner').sum()
by_loser = df.groupby('loser').sum()

overall_table['score_for'] = by_winner.score + by_loser.score

我什至不知道如何表达这个问题，但我希望能够从一行 = 一场比赛的概念运行这些统计数据，但我不知道如何按获胜者分组失败者，这样我就可以一次得到所有团队的总和。

Answer 1

让我们试试吧：

counts = pd.get_dummies(df[['winner','loser']].stack()).sum(level=1).T


winner_score = (df.groupby('winner')[['winner_score','loser_score']].sum()
   .rename(columns={'winner_score':'for', 'loser_score':'against'})
)

loser_score = (df.groupby('loser')[['winner_score','loser_score']].sum()
   .rename(columns={'winner_score':'against', 'loser_score':'for'})
)

pd.concat((counts, winner_score.add( loser_score, fill_value=0) ), axis=1)

输出：

   winner  loser  against   for
A       1      1     40.0  20.0
B       0      1     20.0  10.0
C       0      1     20.0   5.0
D       2      0      5.0  50.0