python - Pandas 2018 世界杯数据集净胜球

Question

我有来自 kaggle 的 2018 年世界杯数据集。 World Cup Fifa statistics

在此数据集中，每一行代表的不是比赛，而是球队及其在比赛中的得分。

例如:

如何从此数据集中计算每个团队的净胜球数。我的意思是有没有更简单的方法或 Pandas 技巧。

我的计算是这样的:

goal_diff = {}
teams = df["Team"].unique()
for t in teams:
    goal_diff[t] = df[df["Team"] == t]["Goal Scored"].sum() \
                 - df[df["Opponent"] == t]["Goal Scored"].sum()

感谢您的回复。

Answer 1

您可以通过 GroupBy.sum 进行聚合，减去并最后转换为 dict:

goal_diff = ((df.groupby('Team')["Goal Scored"].sum() - 
              df.groupby('Opponent')["Goal Scored"].sum()).to_dict())
print (goal_diff)

{'Argentina': -3, 'Australia': -3, 'Belgium': 10, 
 'Brazil': 5, 'Colombia': 3, 'Costa Rica': -3, 
 'Croatia': 5, 'Denmark': 1, 'Egypt': -4, 
 'England': 4, 'France': 8, 'Germany': -2, 
 'Iceland': -3, 'Iran': 0, 'Japan': -1, 
 'Korea Republic': 0, 'Mexico': -3, 'Morocco': -2,
 'Nigeria': -1, 'Panama': -9, 'Peru': 0,
 'Poland': -3, 'Portugal': 0, 'Russia': 4, 
 'Saudi Arabia': -5, 'Senegal': 0, 'Serbia': -2, 
 'Spain': 1, 'Sweden': 2, 'Switzerland': 0, 
 'Tunisia': -3, 'Uruguay': 4}