Question

使用如下所示的数据框（以下文本版本）：

我应该计算哪个国家自2010年以来在锦标赛中进球最多。到目前为止，我已经设法通过过滤掉这样的友好内容来操纵数据框：

no_friendlies = df[df.tournament != "Friendly"]

然后我将日期列设置为索引，以过滤掉2010年之前的所有匹配项：

no_friendlies_indexed = no_friendlies.set_index('date')
since_2010 = no_friendlies_indexed.loc['2010-01-01':]

从现在开始，我很失落，因为我不知道如何将每个国家的本国和国外进球数相加

感谢任何帮助/建议！

编辑：

示例数据的文本版本：

date    home_team   away_team   home_score  away_score  tournament  city    country     neutral
0   1872-11-30  Scotland    England     0   0       Friendly    Glasgow     Scotland    False
1   1873-03-08  England     Scotland    4   2       Friendly    London  England     False
2   1874-03-07  Scotland    England     2   1       Friendly    Glasgow     Scotland    False
3   1875-03-06  England     Scotland    2   2       Friendly    London  England     False
4   1876-03-04  Scotland    England     3   0       Friendly    Glasgow     Scotland    False
5   1876-03-25  Scotland    Wales       4   0       Friendly    Glasgow     Scotland    False
6   1877-03-03  England     Scotland    1   3       Friendly    London  England     False
7   1877-03-05  Wales       Scotland    0   2       Friendly    Wrexham     Wales   False
8   1878-03-02  Scotland    England     7   2       Friendly    Glasgow     Scotland    False
9   1878-03-23  Scotland    Wales       9   0       Friendly    Glasgow     Scotland    False
10  1879-01-18  England     Wales       2   1       Friendly    London  England     False

编辑2：

我刚刚尝试这样做：

since_2010.groupby(['home_team', 'home_score']).sum()

但是它不会返回主队得分的主场进球总数（如果可行，我会为客队重复总进球数）

Answer 1

.groupby和.sum()用于主队，然后对客队进行相同操作，并将两者加在一起：

df_new = df.groupby('home_team')['home_score'].sum() + df.groupby('away_team')['away_score'].sum()

输出：

England     12
Scotland    34
Wales        1

更详细的解释（每条评论）：

您只需要.groupby一列home_team。在您的答案中，您是按['home_team', 'home_score']分组的（您的目标（没有双关语）是为了获得.sum()中的home_score，所以您应该不 { {1}}。如您所见，.groupby()位于我使用['home_score']的部分之后，因此我可以得到其中的.groupby。这样可以为主队做好准备。
然后，对.sum()执行相同的操作。
到那时python / pandas足够聪明，由于away_team和home_team组的结果对于国家/地区具有相同的值，因此您可以将它们加在一起...

Answer 2

使用this guide重塑形状。好处是它会自动创建一个'home_or_away'指示器，但是我们将首先更改这些列，使它们成为“ score_home”（而不是“ home_score”）。

# Swap column stubs around `'_'`
df.columns = ['_'.join(x[::-1]) for x in df.columns.str.split('_')]

# Your code to filter, would drop everything in your provided example
# df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# df[df['date'].dt.year.gt(2010) & df['tournament'].ne('Friendly')]

df = pd.wide_to_long(df, i='date', j='home_or_away',
                     stubnames=['team', 'score'], sep='_', suffix='.*')

#                          country  neutral tournament     city      team  score
#date       home_or_away                                                        
#1872-11-30 home          Scotland    False   Friendly  Glasgow  Scotland      0
#1873-03-08 home           England    False   Friendly   London   England      4
#1874-03-07 home          Scotland    False   Friendly  Glasgow  Scotland      2
#...
#1878-03-02 away          Scotland    False   Friendly  Glasgow   England      2
#1878-03-23 away          Scotland    False   Friendly  Glasgow     Wales      0
#1879-01-18 away           England    False   Friendly   London     Wales      1

所以现在无论在家还是在外，您都可以得到分数：

df.groupby('team')['score'].sum()
#team
#England     12
#Scotland    34
#Wales        1
#Name: score, dtype: int64

如何根据熊猫中的其他列求和一列的值？

2 个答案: