Python 使用特定行和列计算滚动和

我有一个相当具体的问题

我试图分析一些历史足球数据，并想创建一个列，每个球队最近的主客场进球数，例如。我试图简化这里的内容，假设

df

如下所示：

df = pd.DataFrame({'Home':['A','B','C','B','A','A','C'],'Away':['B','C','A','C','B','B','A'],
                   'HG':[1,2,3,2,1,4,1],'AG':[2,4,5,1,3,2,2]})
  Home Away  HG  AG
0    A    B   1   2
1    B    C   2   4
2    C    A   3   5
3    B    C   2   1
4    A    B   1   3
5    A    B   4   2
6    C    A   1   2

  Home Away  HG  AG  Expected_Home
0    A    B   1   2            6.0
1    B    C   2   4            5.0
2    C    A   3   5            2.0
3    B    C   2   1            5.0
4    A    B   1   3            6.0
5    A    B   4   2            NaN
6    C    A   1   2            NaN

我想做的是对df中每一行的主场和客场的最近两个目标数（

HG

和/或

AG

）求和。但我显然不想考虑最近的争吵

所以，如果我们看索引行0。家是“A”。我希望得到的数字是6，在AG下的索引行2中有5个是客队，在索引行4中有1个是主队，总共相等于6。对于索引行0中的客场B队，我希望结果是索引行1和索引行3中的4。等等如果要计算的数据点少于2个，我还想返回

np.NaN

我最初想写一个小函数来帮助实现这一点，类似的东西，但显然这是非常不正确的：

def get_rolling_sum(x):
    count_list = []
    new_df = df[(df['Home'] == str(x)) | (df['Away'] == str(x))]
    for i in range(0,len(new_df)):
        if new_df['Home'].iloc[i] == str(x):
            count_list.append(new_df['HG'].iloc[i])
        elif new_df['Away'].iloc[i] == str(x):
            count_list.append(new_df['AG'].iloc[i])
df['Roll_Home'] = [get_rolling_sum(x) for x in df['Home']]

我希望得到的是这样的东西：

df = pd.DataFrame({'Home':['A','B','C','B','A','A','C'],'Away':['B','C','A','C','B','B','A'],
                   'HG':[1,2,3,2,1,4,1],'AG':[2,4,5,1,3,2,2]})
  Home Away  HG  AG
0    A    B   1   2
1    B    C   2   4
2    C    A   3   5
3    B    C   2   1
4    A    B   1   3
5    A    B   4   2
6    C    A   1   2

  Home Away  HG  AG  Expected_Home
0    A    B   1   2            6.0
1    B    C   2   4            5.0
2    C    A   3   5            2.0
3    B    C   2   1            5.0
4    A    B   1   3            6.0
5    A    B   4   2            NaN
6    C    A   1   2            NaN

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非常感谢

首先，让我们向数据帧添加一列，以便行索引可用。然后创建一个堆叠的dataframe，以便Home和Away列成为单个列，HG和AG列成为单个列，同时保持索引的完整性。基本上，原始df的Home和Away值将成为两个连续的行。然后从堆叠的数据框中选取引用索引大于原始索引的最近两行，并添加目标。（必须手动设置最后两行）

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首先，让我们向数据帧添加一列，以便行索引可用。然后创建一个堆叠的dataframe，以便Home和Away列成为单个列，HG和AG列成为单个列，同时保持索引的完整性。基本上，原始df的Home和Away值将成为两个连续的行。然后从堆叠的数据框中选取引用索引大于原始索引的最近两行，并添加目标。（必须手动设置最后两行）

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谢谢你的帮助，似乎已经做了这个把戏。谢谢你的帮助，似乎已经做了这个把戏