python-3.x - Pandas 多维数据计算
问题描述
我有两个数据框存储在 nfl 比赛中进攻和防守球员的跟踪数据。我的目标是计算在比赛过程中进攻球员和最近的防守球员之间的最大距离。
举个简单的例子，我做了一些数据，其中只有三名进攻球员和两名防守球员。这是数据：
Defense
GameTime PlayId PlayerId x-coord y-coord
0 1 1 117 20.2 20.0
1 2 1 117 21.0 19.1
2 3 1 117 21.3 18.3
3 4 1 117 22.0 17.5
4 5 1 117 22.5 17.2
5 6 1 117 23.0 16.9
6 7 1 117 23.6 16.7
7 8 2 117 25.1 34.1
8 9 2 117 25.9 34.2
9 10 2 117 24.1 34.5
10 11 2 117 22.7 34.2
11 12 2 117 21.5 34.5
12 13 2 117 21.1 37.3
13 14 3 117 21.2 44.3
14 15 3 117 20.4 44.6
15 16 3 117 21.9 42.7
16 17 3 117 21.1 41.9
17 18 3 117 20.1 41.7
18 19 3 117 20.1 41.3
19 1 1 555 40.1 17.0
20 2 1 555 40.7 18.3
21 3 1 555 41.0 19.6
22 4 1 555 41.5 18.4
23 5 1 555 42.6 18.4
24 6 1 555 43.8 18.0
25 7 1 555 44.2 15.8
26 8 2 555 41.2 37.1
27 9 2 555 42.3 36.5
28 10 2 555 45.6 36.3
29 11 2 555 47.9 35.6
30 12 2 555 47.4 31.3
31 13 2 555 46.8 31.5
32 14 3 555 47.3 40.3
33 15 3 555 47.2 40.6
34 16 3 555 44.5 40.8
35 17 3 555 46.5 41.0
36 18 3 555 47.6 41.4
37 19 3 555 47.6 41.5
Offense
GameTime PlayId PlayerId x-coord y-coord
0 1 1 751 30.2 15.0
1 2 1 751 31.0 15.1
2 3 1 751 31.3 15.3
3 4 1 751 32.0 15.5
4 5 1 751 31.5 15.7
5 6 1 751 33.0 15.9
6 7 1 751 32.6 15.7
7 8 2 751 51.1 30.1
8 9 2 751 51.9 30.2
9 10 2 751 51.1 30.5
10 11 2 751 49.7 30.6
11 12 2 751 49.5 30.9
12 13 2 751 49.1 31.3
13 14 3 751 12.2 40.3
14 15 3 751 12.4 40.5
15 16 3 751 12.9 40.7
16 17 3 751 13.1 40.9
17 18 3 751 13.1 41.1
18 19 3 751 13.1 41.3
19 1 1 419 41.3 15.0
20 2 1 419 41.7 15.3
21 3 1 419 41.8 15.4
22 4 1 419 42.9 15.6
23 5 1 419 42.6 15.6
24 6 1 419 44.8 16.0
25 7 1 419 45.2 15.8
26 8 2 419 62.2 30.1
27 9 2 419 63.3 30.5
28 10 2 419 62.6 31.0
29 11 2 419 63.9 30.6
30 12 2 419 67.4 31.3
31 13 2 419 66.8 31.5
32 14 3 419 30.3 40.3
33 15 3 419 30.2 40.6
34 16 3 419 30.5 40.8
35 17 3 419 30.5 41.0
36 18 3 419 31.6 41.4
37 19 3 419 31.6 41.5
38 1 1 989 10.1 15.0
39 2 1 989 10.2 15.5
40 3 1 989 10.4 15.4
41 4 1 989 10.5 15.8
42 5 1 989 10.6 15.9
43 6 1 989 10.1 15.5
44 7 1 989 10.9 15.3
45 8 2 989 25.8 30.1
46 9 2 989 25.2 30.1
47 10 2 989 21.8 30.2
48 11 2 989 25.8 30.2
49 12 2 989 25.6 30.5
50 13 2 989 25.5 31.0
51 14 3 989 50.3 40.3
52 15 3 989 50.3 40.2
53 16 3 989 50.2 40.4
54 17 3 989 50.1 40.8
55 18 3 989 50.6 41.2
56 19 3 989 51.4 41.6
数据本质上是多维的，GameTime、PlayId 和 PlayerId 作为自变量，x-coord 和 y-coord 作为因变量。在比赛过程中，如何计算与最近防守者的最大距离？
我的猜测是我必须为每个进攻球员创建包含与每个防守球员的距离的列，但我不知道如何命名这些列并且能够解释未知数量的防守/进攻球员（完整数据集包含成千上万的玩家）。
解决方案
这是一个可能的解决方案，我认为有一种方法可以提高效率：
假设您有一个名为 offence_df 的数据框和一个名为 defence_df 的数据框：
在合并的数据框中，您将得到问题的答案，基本上它将创建以下数据框：
from scipy.spatial import distance
merged_dataframe = pd.merge(offense_df,defense_df,on=['GameTime','PlayId'],suffixes=('_off','_def'))
GameTime PlayId PlayerId_off x-coord_off y-coord_off PlayerId_def x-coord_def y-coord_def
0 1 1 751 30.2 15.0 117 20.2 20.0
1 1 1 751 30.2 15.0 555 40.1 17.0
2 1 1 419 41.3 15.0 117 20.2 20.0
3 1 1 419 41.3 15.0 555 40.1 17.0
4 1 1 989 10.1 15.0 117 20.2 20.0
接下来的两行在这里为坐标创建一个唯一列，基本上它将为进攻方（coord_off）和防守方创建一个包含元组（x，y）的列（coord_def），这将简化距离的计算.
merged_dataframe['coord_off'] = merged_dataframe.apply(lambda x: (x['x-coord_off'], x['y-coord_off']),axis=1)
merged_dataframe['coord_def'] = merged_dataframe.apply(lambda x: (x['x-coord_def'], x['y-coord_def']),axis=1)
我们计算给定 GameTime,PlayId 到所有防守者的距离。
merged_dataframe['distance_to_def'] = merged_dataframe.apply(lambda x: distance.euclidean(x['coord_off'],x['coord_def']),axis=1)
对于每个 PlayerId、GameTime、PlayId，我们都会计算到最近防守者的距离。
smallest_dist = merged_dataframe.groupby(['GameTime','PlayId','PlayerId_off'])['distance_to_def'].min()
最后，我们为每个 PlayerId 取最大距离（这些最小距离中的）。
smallest_dist.groupby('PlayerId_off').max()
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