Itération à travers les lignes d'une base de données et création d'une nouvelle colonne basée sur ces valeurs.

Question

Je veux créer un nouveau score relatif (colonne) comparant les pilotes de F1 à leurs coéquipiers pour une année et une équipe données.

Mes données ressemblent à ça :

stats_df.head()

>       driver  year    team    points
>     0 AIT 2020    Williams    0.0
>     1 ALB 2019    Red Bull    76.0
>     2 ALB 2019    AlphaTauri  16.0
>     3 ALB 2020    Red Bull    105.0
>     4 ALO 2013    Ferrari     242.0

Je suis fatigué :

teams = stats_df['team'].unique()
years = stats_df['year'].unique()
drivers = stats_df['driver'].unique()

for year in years:
    for team in teams:
        team_points = stats_df['points'].loc[stats_df['team']==team].loc[stats_df['year']==year].sum()
        for driver in drivers:
            driver_points = stats_df['points'].loc[stats_df['team']==team].loc[stats_df['year']==year].loc[stats_df['driver']==driver]
            power_score = driver_points/(team_points/2)
            stats_df['power_score'].loc[stats_df['team']==team].loc[stats_df['year']==year].loc[stats_df['driver']==driver] = power_score

Ce qui donne des NaNs dans la nouvelle colonne ('power_score').

Une aide serait appréciée.

Answer 1

En regardant votre code, vous pouvez calculer team_points en utilisant .groupby(["team", "year"]) et ensuite simplement diviser points avec ces valeurs :

team_points = df.groupby(["team", "year"])["points"].transform("sum")
df["power_score"] = df["points"] / (team_points / 2)
print(df)

Imprimés :

  driver  year        team  points  power_score
0    AIT  2020    Williams     0.0          NaN
1    ALB  2019    Red Bull    76.0          2.0
2    ALB  2019  AlphaTauri    16.0          2.0
3    ALB  2020    Red Bull   105.0          2.0
4    ALO  2013     Ferrari   242.0          2.0