Как я могу превратить этот код в более идиоматических панд? - PullRequest
Новая
       47

Как я могу превратить этот код в более идиоматических панд?

0 голосов
/ 14 января 2019

Отчасти широкий вопрос, но я не уверен, как еще получить указатели о том, как улучшить этот код.

У меня есть датафрейм с коэффициентами ставок и результатами игры, и я хотел бы рассчитать выплату инвестиций в определенную команду.

Код, который у меня сейчас есть, работает, но я чувствую, что он экономит большую часть того, что может сделать Pandas, просто опираясь на метод apply и переходя на Python.

Вот как выглядит фрейм данных: enter image description here

А вот и мой код: 

def compute_payout(odds, amount=1):
    if odds < 0:
        return amount/(-1.0 * odds/100.0)
    elif odds > 0:
        return amount/(100.0/odds)

def game_payout(row, team_name):
    if row['home_team'] == team_name:
        if row['home_score'] > row['away_score']:
            return compute_payout(row['home_odds'])
        else:
            return -1
    elif row['away_team'] == team_name:
        if row['away_score'] > row['home_score']:
            return compute_payout(row['away_odds'])
        else:
            return -1

payout = df.apply(lambda row: game_payout(row, team_name), axis=1)

Любые предложения высоко ценятся!

1 Ответ

0 голосов
/ 14 января 2019

Используйте numpy.select с условиями, связанными & для bitwise AND и ~ для инвертированной логической маски: 

m11 = df['home_team'] == team_name
m21 = df['away_team'] == team_name

m12 = df['home_score'] > df['away_score']
m22 = df['home_score'] < df['away_score']

vals = [df['home_odds'].apply(compute_payout), -1, df['away_odds'].apply(compute_payout), -1]
payout = np.select([m11 & m12, m11 & ~m12, m21 & m22, m21 & ~m22], vals, default=np.nan)
...