我有一個(gè)數(shù)據(jù)框，其中包含自 1985 年以來(lái)每場(chǎng)瘋狂三月游戲的信息?，F(xiàn)在我正在嘗試逐輪計(jì)算較高種子的獲勝百分比。主 DataFrame 如下所示：我認(rèn)為最好的方法是創(chuàng)建單獨(dú)的函數(shù)。第一個(gè)處理分?jǐn)?shù)高于 score.1 的返回隊(duì)和 score.1 高于 score 的返回隊(duì)。1 然后將它們附加到函數(shù)末尾。下一個(gè)需要你做種子.1高于種子并返回團(tuán)隊(duì)然后種子高于種子.1并返回團(tuán)隊(duì).1然后追加和最后一個(gè)函數(shù)在它們相等時(shí)創(chuàng)建一個(gè)函數(shù)def func1(x): if tourney.loc[tourney['Score']] > tourney.loc[tourney['Score.1']]: return tourney.loc[tourney['Team']] elif tourney.loc[tourney['Score.1']] > tourney.loc[tourney['Score']]: return tourney.loc[tourney['Team.1']]func1(tourney.loc[tourney['Score']])
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有只小跳蛙
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您可以通過(guò)將 lambda 函數(shù)應(yīng)用于整個(gè)數(shù)據(jù)幀來(lái)應(yīng)用逐行函數(shù)，使用axis=1. 這將允許您獲得一個(gè)True/False列'low_seed_wins'。
使用新的 True/False 列，您可以獲取計(jì)數(shù)和總和（計(jì)數(shù)是游戲數(shù)，總和是 lower_seed 勝利的數(shù)量）。使用它，您可以將總和除以計(jì)數(shù)以獲得贏率。
這只有效，因?yàn)槟愕牡头N子隊(duì)總是在左邊。如果他們不是，那將會(huì)更復(fù)雜一些。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1987,3,1,74,68,5],[1987,3,2,87,81,6],[1987,4,1,84,81,2],[1987,4,1,75,79,2]], columns=['Year','Round','Seed','Score','Score.1','Seed.1'])
df['low_seed_wins'] = df.apply(lambda row: row['Score'] > row['Score.1'], axis=1)
df = df.groupby(['Year','Round'])['low_seed_wins'].agg(['count','sum']).reset_index()
df['ratio'] = df['sum'] / df['count']
df.head()
Year Round count sum ratio
0 1987 3 2 2.0 1.0
1 1987 4 2 1.0 0.5
蝴蝶刀刀
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您應(yīng)該通過(guò)檢查第一隊(duì)和第二隊(duì)的兩個(gè)條件來(lái)計(jì)算這一點(diǎn)。這將返回一個(gè)布爾值，其總和是它為真的情況數(shù)。然后只需除以整個(gè)數(shù)據(jù)幀的長(zhǎng)度即可得到百分比。沒(méi)有測(cè)試數(shù)據(jù)很難準(zhǔn)確檢查
(
((tourney['Seed'] > tourney['Seed.1']) &
(tourney['Score'] > tourney['Score.1'])) ||
((tourney['Seed.1'] > tourney['Seed']) &
(tourney['Score.1'] > tourney['Score']))
).sum() / len(tourney)
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