问题描述
我最近使用 groupby() 和 np.cumsum() 来累计计算当前网球比赛的获胜者在给定锦标赛中赢得的所有比赛。我使用此代码获取第一个表中的 winner_tourney_games_cumulative 列：
df.groupby(['tourney_name','year','winner_name'])['winner_games_played'].cumsum()
一场比赛的网球比赛数据集：
| winner_name | 失败者姓名 | tourney_name | 回合 | 年 | winner_tourney_games_cumulative | winner_games_played | loser_games_played |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 罗杰·费德勒 | 苏米特纳加尔 | 美国公开赛 | R128 | 2019 | 22 | 22 | 13 |
| 罗杰·费德勒 | damir Dzumhur | 美国公开赛 | R64 | 2019 | 43 | 21 | 15 |
| 罗杰·费德勒 | 丹尼尔·埃文斯 | 美国公开赛 | R32 | 2019 | 61 | 18 | 5 |
| 罗杰·费德勒 | 大卫·戈芬 | 美国公开赛 | R16 | 2019 | 79 | 18 | 4 |
| 格里戈尔·迪米特洛夫 | 罗杰·费德勒 | 美国公开赛 | QF | 2019 | 87 | 24 | 22 |
这对赢家来说相对简单，但对输家来说不是那么简单。鉴于本场比赛的输家已经通过了比赛的第一轮，这意味着他们之前至少赢过一场比赛，因此是上一场比赛的赢家。这使事情变得复杂，因为赢家和输家的列在数据中是分开的。因此，我相信带有 np.cumsum()I 编写的短代码（如上所示）对失败者不起作用。
谁能帮助我如何为失败者创建类似于我为获胜者所做的东西（winner_tourney_games_cumulative 列）？我想要的是输家在本次锦标赛前几场比赛中获胜场数的累计总和。
我希望失败者看起来像这样（你可以忽略下面的 x）：
| winner_name | 失败者姓名 | loser_tourney_games_cumulative |
|---|---|---|
| 罗杰·费德勒 | 苏米特纳加尔 | X |
| 罗杰·费德勒 | damir Dzumhur | X |
| 罗杰·费德勒 | 丹尼尔·埃文斯 | X |
| 罗杰·费德勒 | 大卫·戈芬 | X |
| 格里戈尔·迪米特洛夫 | 罗杰·费德勒 | 101 |
对于罗杰·费德勒输掉的那场比赛来说，应该是 79（他在过去比赛中第一桌赢得的累计比赛）+ 22（他在这场比赛中赢得的比赛场数）= 101。
非常感谢！
解决方法
这需要一些转换。我们首先melt使用 df 逐行列出每场比赛的赢家和输家：
df2 = (df.melt(id_vars ='round',value_vars = ['winner_name','loser_name'],var_name = 'win_lose',value_name = 'name')
.join(
df.melt(id_vars ='round',value_vars = ['winner_games_played','loser_games_played'],value_name = 'games_won')['games_won']
)
)
df2
我们得到
round win_lose name games_won
-- ------- ----------- --------------- -----------
0 R128 winner_name Roger Federer 22
1 R64 winner_name Roger Federer 21
2 R32 winner_name Roger Federer 18
3 R16 winner_name Roger Federer 18
4 QF winner_name Grigor Dimitrov 24
5 R128 loser_name Sumit Nagal 13
6 R64 loser_name Damir Dzumhur 15
7 R32 loser_name Daniel Evans 5
8 R16 loser_name David Goffin 4
9 QF loser_name Roger Federer 22
现在我们可以计算cumsum按玩家姓名：
df2['cum_games'] = df2.groupby('name').cumsum()
df2
所以我们得到
round win_lose name games_won cum_games
-- ------- ----------- --------------- ----------- -----------
0 R128 winner_name Roger Federer 22 22
1 R64 winner_name Roger Federer 21 43
2 R32 winner_name Roger Federer 18 61
3 R16 winner_name Roger Federer 18 79
4 QF winner_name Grigor Dimitrov 24 24
5 R128 loser_name Sumit Nagal 13 13
6 R64 loser_name Damir Dzumhur 15 15
7 R32 loser_name Daniel Evans 5 5
8 R16 loser_name David Goffin 4 4
9 QF loser_name Roger Federer 22 101
也许这足以满足您的目的。但如果不是，我们通过 groupby 和 unstack
df2.groupby(['round','win_lose'],sort = False).first().unstack(level = 1)
得到
name games_won cum_games
win_lose winner_name loser_name winner_name loser_name winner_name loser_name
round
R128 Roger Federer Sumit Nagal 22 13 22 13
R64 Roger Federer Damir Dzumhur 21 15 43 15
R32 Roger Federer Daniel Evans 18 5 61 5
R16 Roger Federer David Goffin 18 4 79 4
QF Grigor Dimitrov Roger Federer 24 22 24 101
除了列名有些不同，数据就是你想要的，即('cum_games','loser_name')列是每局输家累计赢局数