比较熊猫的平均值

Question

我有一个熊猫数据框，上面有足球比赛的记录

现在我需要做的是：

>查找所有作为主队的平均得分低于其作为客队的平均得分的球队。对于每个团队，返回团队，其在主场比赛中的平均得分以及在客场比赛中的平均得分

我知道如何计算HomeScore和AwayScore的平均值：

mean_Homescore = df.groupby（[“ Home”]）[“ HomeScore”]。mean（）

但是我不知道如何比较它们。抱歉，如果太简单了，那就开始吧。

Answer 1

您实际上可以直接比较两个Series。这将为您提供一个遮罩，您可以使用该遮罩选择您感兴趣的团队：

print(mean_Homescore[mean_Homescore < mean_Awayscore].index)

demo

您可以将以上代码段阅读为“打印mean_Homescore 其中 mean_Homescore小于mean_Awayscore。”查看.index只是向我们显示了团队名称，而不是团队名称和相关的mean_Homescore。

Answer 2

mean_Homescore = df.groupby(["Team Home"])["HomeScore"].mean()
mean_Awayscore = df.groupby(["Team Away"])["AwayScore"].mean()

使用以下两种方法连接两个系列：

mean_Home_Away = pd.concat([mean_Homescore, mean_Awayscore], axis = 1)

最后：

mean_Home_Away[mean_Home_Away["AwayScore"] > mean_Home_Away["HomeScore"]]

返回您想要的球队（以及相应的主场/客场得分）