创建新的数据帧和聚合

Question

我有一个熊猫数据帧matches包含比赛结果如下：

year winner  loser score 
1990 A   B  6-0 
1990 B   C  5-0 RET 
1990 A   B  4-0 RET 
1990 C   C  6-0 
1991 A   B  6-1 
1991 A   C  4-1 RET 
1991 B   A  6-4 
1991 C   A  3-0 RET 

我想创建一个包含胜，损失和胜新数据帧每年退役。 最终输出768,16样子：

year player  wins losses  rets 
1990 A   2  0   1 
1990 B   1  2   1 
1990 C   1  2   0 
1991 A   2  2   1 
1991 B   1  1   0 
1991 C   1  1   1 

对于胜利和失败，我可以成功地做到这一点。 我做的：

w_group = matches.groupby(['year', 'winner']).size() 
l_group = matches.groupby(['year', 'loser']).size() 

，然后创建一个新的数据框：

scores = pd.DataFrame({'wins' : w_group, 'losses' : l_group}).fillna(0) 
#name the index 
scores.index.names = ['year','player'] 

然而，通过退休，我不知道如何实现列计算胜。我尝试这样做：

ret_group = matches.groupby(['year', 'winner']).apply(lambda x: x[(x['score'].str.contains('RET').fillna(False))].count()) 

但是这给了我以下异常：

raise KeyError('%s not in index' % objarr[mask]) 
KeyError: '[ 0.] not in index' 

您的解决方案是高度赞赏

Answer 1

我改变

ret_group = matches.groupby(['year', 'winner']).apply(lambda x: x[(x['score'].str.contains('RET').fillna(False))].count()) 

到

ret_group = matches.groupby(['year', 'winner']).apply(lambda x: (x['score'].str.contains('RET').fillna(False)).sum()) 

现在，它的工作。