小编nob*_*pus的帖子

我确信这是一个简单的方法，但我无法获得df.loc正确的语法。

import pandas as pd
import numpy as np

d = { 'data' : [4, 2, 7, np.nan, 7, 6, 5, np.nan, 6, 3, np.nan, 2], 
 'a' : [4, 2, 7, 9, 7, 6, 5, 4, 6, 3, np.nan, 2], 
 'b' : [4, 2, 7, 11, 7, 6, 5, 2, 6, 3, 3, 2]}

df2 = pd.DataFrame(d)

df2.loc[df2.data == np.nan], min(['a', 'b'])

print df2

我想用np.nan标签“a”和“b”中的最小值替换“数据”中的所有内容。请注意，有时这些值之一也会丢失 ( np.nan)。

结果应该是：

     a   b  data
0    4   4     4 …

根据我之前的问题,我现在正试图抓取多个网页(所有页面都包含特定季节的游戏).我也试图刮掉多个父网址(季节):

from selenium import webdriver
import pandas as pd
import time

url = ['http://www.oddsportal.com/hockey/austria/ebel-2014-2015/results/#/page/', 
       'http://www.oddsportal.com/hockey/austria/ebel-2013-2014/results/#/page/']

data = []

for i in url:
    for j in range(1,8):
        print i+str(j)        
        driver = webdriver.PhantomJS()        
        driver.implicitly_wait(10)        
        driver.get(i+str(j))


        for match in driver.find_elements_by_css_selector("div#tournamentTable tr.deactivate"):
            home, away = match.find_element_by_class_name("table-participant").text.split(" - ")
            date = match.find_element_by_xpath(".//preceding::th[contains(@class, 'first2')][1]").text

            if " - " in date:
                date, event = date.split(" - ")
            else:
                event = "Not specified"

            data.append({
                "home": home.strip(),
                "away": away.strip(),
                "date": date.strip(),
                "event": event.strip()
            })

        driver.close()
        time.sleep(3)
        print …

我想要扩展平均值给出不包括当前项目的结果，即项目之前的平均值。这是我要找的：

d = { 'home' : ['A', 'B', 'B', 'A', 'B', 'A', 'A'], 'away' : ['B', 'A','A', 'B', 'A', 'B', 'B'],
 'aw' : [1,0,0,0,1,0,np.nan],'hw' : [0,1,0,1,0,1, np.nan]}

df2 = pd.DataFrame(d, columns=['home', 'away', 'hw', 'aw'])
df2.index = range(1,len(df2) + 1)
df2['homewin_at_home'] = df2.groupby('home')['hw'].apply(pd.expanding_mean)

print df2

结果：

  home away  hw  aw  homewin_at_home
1    A    B   0   1         0.000000
2    B    A   1   0         1.000000
3    B    A   0   0         0.500000
4    A    B   1   0         0.500000
5    B    A   0   1         0.333333 …