偏移累积和：计算当前比赛前的累积得分

python

2024-05-27 17:40:19

偏移累积和：计算当前游戏之前的累积得分

引言

在数据分析中，累积和是一种广泛使用的技术，用于计算数据点序列中每个点之前的和。然而，在某些情况下，我们需要计算当前点之前的累积和，同时排除当前点本身。这就是偏移累积和的概念。

问题陈述

让我们考虑一个场景：假设我们要开发一个机器学习模型来预测特定团队的得分。为了训练模型，我们需要创建一个新列，其中包含每个团队在主场比赛中的累积得分，直到但不包括当前比赛。

解决方案

为了计算偏移累积和，我们可以遵循以下步骤：

1. 按主队 ID 分组数据

首先，我们将数据按主队 ID 分组。这将创建每个主队的子集。

2. 偏移 home_score 列

接下来，我们将使用 shift() 函数偏移 home_score 列。shift() 函数将每一行中的值向下移动指定的行数。在本例中，我们将 home_score 列向下移动一行，即偏移 1 行。这将有效地为每个团队创建当前游戏之前的得分序列。

3. 计算偏移的累积和

接下来，我们将使用 cumsum() 函数对偏移后的 home_score 列进行累积和。这将计算每个团队在当前游戏之前的累积得分。

4. 填充空值

由于 shift() 函数会在第一行产生空值，因此我们需要用 0 填充这些空值。这将确保累积和从 0 开始。

实施

使用 Python 中的 Pandas 库，我们可以实现上述步骤：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('game_data.csv')

# 按主队 ID 分组数据
grouped_data = data.groupby('home_id')

# 偏移 home_score 列并计算累积和
data['home_offset'] = grouped_data['home_score'].shift(periods=1).cumsum().fillna(0)

结果

执行上述代码后，我们将在 data 数据框中获得一个名为 home_offset 的新列，其中包含每个团队在当前比赛之前的累积得分：

| game_id | game_date | home_id | home_score | home_offset |
| ---------- | ------------ | ---------- | ------------- | ------------ |
| 718730   | 2023-04-03 | 145      | 3           | 0          |
| 718695   | 2023-04-05 | 145      | 7           | 3          |
| 718687   | 2023-04-06 | 145      | 6           | 10         |
| 718683   | 2023-04-06 | 109      | 2           | 0          |
| 718671   | 2023-04-07 | 109      | 6           | 2          |
| 718656   | 2023-04-08 | 109      | 12          | 8          |