pandas - 根据 pandas df 计算各个团队的胜率

Question

有一个如下所示的 pandas df

HomeTeam    AwayTeam    Winner
Warriors    Cavaliers   1
Pistons     Rockets     0
Warriors    Rockets     1
Heat        Warriors    0

获胜球队(主场或客场)由获胜者列中的二元结果表示。我想计算每支球队的整体胜率。我该怎么做呢？

预期的输出是这样的

Team     Win%
Warriors 85%
Heat     22%
....

Answer 1

我们可以使用np.choose来选择获胜者，并对获胜者和两个团队执行.value_counts()，从而计算比率:

np.choose(
    df['Winner'], [df['HomeTeam'], df['AwayTeam']]
).value_counts().div(
    df[['HomeTeam', 'AwayTeam']].stack().value_counts()
).fillna(0)

这里我们使用np.choose来选择球队，并进行值(value)统计，接下来我们.stack() HomeTeam和 AwayTeam 以获得参加比赛的球队的一系列值。然后我们可以使用 .values_counts() 来计算一支球队比赛的次数。如果一个团队从未出现在获胜方，则会导致 NaN。我们可以通过对这些值使用 0 来解决这个问题。

根据给定的样本数据，我们得到:

>>> np.choose(df['Winner'], [df['HomeTeam'], df['AwayTeam']]).value_counts().div(df[['HomeTeam', 'AwayTeam']].stack().value_counts()).fillna(0)
Cavaliers    1.0
Heat         1.0
Pistons      1.0
Rockets      0.5
Warriors     0.0
dtype: float64

在这里，骑士队、热火队和活塞队赢得了所有比赛，火箭队赢得了一半比赛比赛，而 Warrior 没有赢得任何比赛。