python - 如何计算累积点数？

Question

我有以下数据框：

HomeTeam = ["A", "B", "B", "D", "C", "A", "C", "D"]
AwayTeam = ["C", "D", "A", "C", "B", "D", "A", "B"]
Result = ["HT", "AT", "HT", "HT", "D", "AT", "D", "AT"]
Round = [1,1,2,2,3,3,4,4]

dict = {'HomeTeam': HomeTeam, 'AwayTeam': AwayTeam, 'Result': Result, 'Round': Round}  

df = pd.DataFrame(dict) 

df

结果：
"HT" = 主队获胜 --> 主队 +3，客队 0
"AT" = 客队获胜 --> 主队 0，客队 +3
"D" = 平局 --> 主队 +1，客队 +1

我需要创建两个不同的列：
1）累积积分主队：它包含从主队获得的总积分，直到那场比赛。
2)客队累计积分：包含客队在该场比赛前获得的总积分。

我正在使用Python，但我的循环不能完美运行。

这是我的预期结果：

标签： pythonpandasloopsdataframe

Answer 1

没有循环的解决方案，完全使用 Pandas 灵活

使用DataFrame.meltwith np.select（获取点）并将DataFrame.pivot_table 框架返回到原始 sape：

df = df.join(df.reset_index()
               .melt(['index','Round','Result'],value_name = 'Team',var_name = 'H/A')
               .sort_values('index')
               .assign(Points = lambda x:np.select([ x['Result'].eq('D'),
                                                     x['H/A'].eq('HomeTeam')
                                                             .mul(x['Result'].eq('HT'))|
                                                     x['H/A'].eq('AwayTeam')
                                                             .mul(x['Result'].eq('AT'))],
                                                    [1,3],
                                                    default = 0))
               .assign(CumPoints = lambda x: x.groupby('Team')
                                              .Points
                                              .cumsum()
                                              .groupby(x['Team'])
                                              .shift(fill_value = 0))
               .pivot_table(index = 'index',
                            columns = 'H/A',
                            values = 'CumPoints'
                            fill_value = 0)
               .sort_index(axis = 1,ascending = False)
               .add_prefix('CumulativePoints')

            )
print(df)

输出

  HomeTeam AwayTeam Result  Round  CumulativePointsHomeTeam  CumulativePointsAwayTeam
0        A        C     HT      1                         0                         0 
1        B        D     AT      1                         0                         0 
2        B        A     HT      2                         0                         3 
3        D        C     HT      2                         3                         0 
4        C        B      D      3                         0                         3 
5        A        D     AT      3                         3                         6 
6        C        A      D      4                         1                         3 
7        D        B     AT      4                         9                         4