Question

我对Python很陌生并且已经在网上搜索了这个问题的答案，但是如果没有将其作为示例进行查找则很难找到！

我有数据的数据在这里： Dataset

我所追求的是每个家庭团队＆＃39;已经出现在“家庭团队”和“家庭团队”中。和＆＃39; AwayTeam＆＃39;列到日期并包括日期。因此，对于样本中的最后一行数据，输入将是＆＃39; Fulham＆＃39;，输出= 4.这是因为＆＃39; Fulham＆＃39;已经出现过4次在HomeTeam＆＃39;和＆＃39; AwayTeam＆＃39;列。对于第一行数据，输入将是＆＃39; Fulham＆＃39;，但输出= 1，因为这是第一次＆＃39; Fulham＆＃39;已经出现了。对于样本数据集，输出应为：

[1,1,2,1,3,1,4]

到目前为止，我的代码只允许我获得每个团队出现在＆＃39; HomeTeam＆＃39;仅限列：

df['H Count'] =  df.groupby(['HomeTeam']).cumcount()+1

这给了我输出：

[1,1,1,1,2,1,2]

非常感谢任何帮助！

Answer 1

据我了解，目前在HomeTeam的团队正在被用作输入。我不知道您在数据集中的阅读方式，但我刚刚创建了以下列表。然而，逻辑应该是明确的。有了以下内容，我得到[1, 1, 3]

HomeTeam = list()
HomeTeam.append("Fulham")
HomeTeam.append("Tottenham")
HomeTeam.append("Fulham")
AwayTeam = list()
AwayTeam.append("Chelsea")
AwayTeam.append("Fulham")
AwayTeam.append("Liverpool")
H_Count = []

p = 1
''' The team in the HomeTeam is used as input'''
for team in HomeTeam:
    ''' Get the list up until the current row'''
    tmp_Home = HomeTeam[:p]
    tmp_Away = AwayTeam[:p]

    ''' Count the number of times team has occured in home and away'''
    H_Count.append(tmp_Home.count(team) + tmp_Away.count(team))

    p+=1

在Python中计算多个列

1 个答案: