2つのデータフレームがあります。
df_melt：
MatchID GameWeek Date Team Home AgainstTeam
0 46605 1 2019-08-09 Liverpool Home Norwich City
1 46605 1 2019-08-09 Norwich City Away Liverpool
2 46606 1 2019-08-10 AFC Bournemouth Home Sheffield United
3 46606 1 2019-08-10 Sheffield United Away AFC Bournemouth
4 46607 1 2019-08-10 Burnley Home Southampton
.. ... ... ... ... ... ...
533 46871 27 2020-02-23 Watford Away Manchester United
534 46872 27 2020-02-22 Sheffield United Home Brighton and Hove Albion
535 46872 27 2020-02-22 Brighton and Hove Albion Away Sheffield United
536 46873 27 2020-02-22 Southampton Home Aston Villa
537 46873 27 2020-02-22 Aston Villa Away Southampton
そして、プレーヤーの試合の場合、df_pm：
Player GameWeek Minutes ... CloseShotCreated TotalShotCreated HeadersCreated
PlayerMatchesDetailID ...
1 Alisson 1 90 ... 0 0 0
2 Virgil van Dijk 1 90 ... 0 0 0
3 Joseph Gomez 1 90 ... 0 1 0
4 Andrew Robertson 1 90 ... 0 1 0
5 Trent Alexander-Arnold 1 90 ... 3 3 1
... ... ... ... ... ... ... ...
15053 Matty James 22 0 ... 0 0 0
15054 Matty James 23 0 ... 0 0 0
15055 Matty James 24 0 ... 0 0 0
15056 Matty James 25 0 ... 0 0 0
15057 Matty James 26 0 ... 0 0 0
今、私は繰り返して、次のようなdf_pmいくつかの条件が与えられたアイテムを見つけようとしていますdf_melt：
#Instantiate an empty list
match_ids = []
home_away = []
dates = []
#For each row in the player matches dataframe...
for row in df_pm.itertuples():
#Look up the match id from the team matches dataframe
team = row.ForTeam
againstteam = row.AgainstTeam
gameweek = row.GameWeek
match_id = df_melt.loc[(df_melt['GameWeek']==gameweek)
&(df_melt['Team']==team)
&(df_melt['AgainstTeam']==againstteam),
'MatchID'].item()
date = df_melt.loc[(df_melt['GameWeek']==gameweek)
&(df_melt['Team']==team)
&(df_melt['AgainstTeam']==againstteam),
'Date'].item()
home = df_melt.loc[(df_melt['GameWeek']==gameweek)
&(df_melt['Team']==team)
&(df_melt['AgainstTeam']==againstteam),
'Home'].item()
#Add it to the list
match_ids.append(match_id)
home_away.append(home)
dates.append(date)
ただし、すべての反復で、「team」、「againstteam」、「gameweek」を出力しても、次のエラーが発生します。
Traceback (most recent call last):
File "tableau_data_generation.py", line 155, in <module>
'MatchID'].item()
File "/Users/me/anaconda2/envs/data_science/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/base.py", line 652, in item
return self.values.item()
ValueError: can only convert an array of size 1 to a Python scalar
...アイテムがないことを示唆しています。
しかし、データフレーム全体を印刷するとdf_melt、次のようになります。
with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None): # more options can be specified also
print(df_melt, df_melt.shape)
私(538, 6)はすべてのデータがそこにあり、欠陥がないことを確認できます。
タイプを確認すると、次のように表示されます。
df_melt：
MatchID object
GameWeek object
Date object
Team object
Home object
AgainstTeam object
df_pm：
Player object
GameWeek int64
Minutes int64
ForTeam object
AgainstTeam object
Goals int64
ShotsOnTarget int64
ShotsInBox int64
CloseShots int64
TotalShots int64
Headers int64
GoalAssists int64
ShotOnTargetCreated int64
ShotInBoxCreated int64
CloseShotCreated int64
TotalShotCreated int64
HeadersCreated int64
したがって、ここにはタイプの不一致があります。
反復が実行される前に次のコード行を追加すると、次のようになります。
df_melt['GameWeek'] = pd.to_numeric(df_melt['GameWeek'])
の最初の行に数十の「match_id」、「date」、および「home」を正常に出力しましたがdf_pm.itertuples()（その行を追加する前は印刷されていませんでした）、同じエラーで2番目の行で再び中断しました。
ValueError: can only convert an array of size 1 to a Python scalar
これを修正するにはどうすればよいですか？
注：これは上記のコードに従うものです。
def matchid_lookup(player, date, team, gameweek):
try:
try:
return df_pm.loc[(df_pm['Date']==date)
&(df_pm['Player']==player), 'MatchID'].item()
except:
return df_pm.loc[(df_pm['Date']==date)
&(df_pm['ForTeam']==team), 'MatchID'].iloc[0]
except:
return df_pm.loc[(df_pm['GameWeek']==gameweek)
&(df_pm['Player']==player), 'MatchID'].item()
#Declare the list as a column in the player matches df
df_pm['MatchID']=match_ids
df_pm['Date']=pd.to_datetime(dates)
df_pm['Home']=home_away
df_pm['Position']=df_pm['Player'].map(pos_lookup)
#Get the match IDs column first in the dataframe
cols = list(df_pm.columns)
new_cols = ['MatchID', 'Date', 'Home','Position'] + cols[:-4]
df_pm = df_pm[new_cols]
#Bring in stats from api table
#First, get key identifiers into the api table to facilitate joining
df_api_stats['Player'] = df_api_stats['PlayerID'].map(player_lookup)
df_api_stats['Team'] = df_api_stats['PlayerID'].map(team_lookup)
df_api_stats['MatchID'] = df_api_stats.apply(lambda x: matchid_lookup(x['Player'],
x['Date'],
x['Team'],
x['GameWeek']), axis=1)
api_cols = ['Player', 'MatchID', 'BPS', 'MinutesPlayed',
'CleanSheet', 'Saves', 'NetTransfersIn',
'SelectedBy', 'Points', 'Price']
df_api_cols = df_api_stats[api_cols]
に含まれdf_api_statsていない日付がいくつかあるのでdf_pm、次のように表示できます。
print (set(pd.to_datetime(df_api_stats['Date'])) - set(pd.to_datetime(df_pm['Date'])))
{Timestamp('2020-01-29 00:00:00'),
Timestamp('2020-02-28 00:00:00'),
Timestamp('2020-02-29 00:00:00'),
Timestamp('2020-03-01 00:00:00'),
Timestamp('2020-03-07 00:00:00'),
Timestamp('2020-03-08 00:00:00'),
Timestamp('2020-03-09 00:00:00')}
欠落している値をどうするかはわかりませんが、メソッドが失敗しないように、exceptを追加して、一致する可能性がない場合はnanを返すことができます。
def matchid_lookup(player, date, team, gameweek):
try:
try:
return df_pm.loc[(df_pm['Date']==date)
&(df_pm['Player']==player), 'MatchID'].item()
except:
return df_pm.loc[(df_pm['Date']==date)
&(df_pm['ForTeam']==team), 'MatchID'].iloc[0]
except:
try:
return df_pm.loc[(df_pm['GameWeek']==gameweek)
&(df_pm['Player']==player), 'MatchID'].item()
except:
return np.nan
注：以前にfor問題を引き起こしたループの直前に、これを行うことを忘れないでください：
df_melt['GameWeek'] = pd.to_numeric(df_melt['GameWeek'])
df_melt[['Team', 'AgainstTeam']] = df_melt[['Team', 'AgainstTeam']]\
.replace('AFC Bournemouth', 'Bournemouth')
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