python - pandas dataframe聚合计算

Question

我有一个包含体育比赛的 pandas 数据框:

Winner      Loser          
A           B
B           A 
A           C

我想要每个玩家(即 A、B 和 C)的输赢统计数据。因此对于 A，结果应该是 2-1。对于 B，它应该是 1-1，对于 C，它应该是 0-1。

我知道如何通过在数据帧上逐行迭代来计算:

for index, match in df.iterrows():
    //code for calculating win-loss here

但我确信有一种更Pythonic/pandas-ish的方式来做到这一点？对此的任何提示表示赞赏。

Answer 1

您可以使用 groupby 方法和 size 聚合来执行此操作

例如

print df.groupby('Loser').size()

将生成一个包含丢失次数计数的数据帧。

Loser
A         1
B         1
C         1
dtype: int64

然后，您可以将这些组合到得分计数中，如下所示(如果团队没有获胜或失败，则使用 fillna 方法设置默认值)

wins = df.groupby('Winner').size()
losses = df.groupby('Loser').size()

scores = pd.DataFrame({'Wins' : wins, 'Losses' : losses}).fillna(0)

产生最终分数算作

   Losses  Wins
A       1     2
B       1     1
C       1     0