Question

我有一个类似的df，其中home_dummy 0是“ Away”的二进制文件，而1是“ home”的二进制文件。

如果球队的得分为1（G），则为1（主场）。
如果团队在0得分0'G'，那么在0得分'0'。

我展示了一个示例，但还有许多其他匹配项。

            team       opponent   home_dummy  G
0     Athlético-PR       Flamengo          0  1
...
20    Athlético-PR       Flamengo          1  0
...
190       Flamengo   Athlético-PR          0  3
...
121       Flamengo   Athlético-PR          1  2

我如何最终得到一个仅在两行中表示比赛结果（进球数与进球数）的表，如下所示：

            team        opponent   HomeG AwayG
...
0       Flamengo   Athlético-PR     2     1
1       Athlético-PR   Flamengo     0     3

注意：

在常规比赛中，各队面对面两次，每场一次主场比赛，一次客场比赛。

Answer 1

这是一种方法。首先，将原始数据转换为数据帧：

from io import StringIO
import pandas as pd

data = '''            team       opponent   home_dummy  G
0     Athlético-PR       Flamengo          0  1
20    Athlético-PR       Flamengo          1  0
190       Flamengo   Athlético-PR          0  3
121       Flamengo   Athlético-PR          1  2
'''
df = pd.read_csv(StringIO(data), sep='\s\s+', engine='python')

现在创建家庭和外出数据框，然后将它们加入：

t_home = (df.loc[ df['home_dummy'] == 1, ['team', 'opponent', 'G']]
          .rename(columns={'G': 'HomeG'})
          .copy())

# reverse team and opponent
t_away = (df.loc[ df['home_dummy'] == 0, ['team', 'opponent', 'G']]
          .rename(columns={'G': 'AwayG', 'team': 'opponent', 'opponent': 'team'})
          .copy())

result = (pd.merge(t_home, t_away, how='inner', 
                   left_on=['team', 'opponent'], right_on=['team', 'opponent']))
print(result)

           team      opponent  HomeG  AwayG
0  Athlético-PR      Flamengo      0      3
1      Flamengo  Athlético-PR      2      1

排序顺序与预期答案不同；不确定是否相关。

熊猫-合并为两行

1 个答案: