"Pandas数据框架：如何获取列的均值，但仅考虑低于所需获取均值的行"

Question

我的问题是我想预测一支球队对另一支球队的胜利，我想在比赛开始前预测每场比赛的胜率

但是，使用df.groupBy("teamName").agg({"isVictory":"mean"})为我提供了团队的全局wirate，这是不可用的，因为此时不应该知道所有匹配的winrate

所以我想要的是，在这个匹配之前获得匹配的winrate，知道我的DataFrame中有一列index，它保持了匹配的顺序（即，如果匹配的索引低于当前匹配的索引，则意味着之前已经进行了匹配，因此应该在平均值中考虑此匹配）

请注意，我的列是：

indexMatch, nameTeam, isVictoryTeam

（isVictoryTeam=如果团队1获胜，如果团队失败，则为0）

数据集示例：

   IndexMatch  isVictoryTeam team   winrate
0           1              1    a       NaN
1           2              0    a         1
2           3              1    a       0.5
3           4              1    a    0.6667

winrate是预期的输出。
事先谢谢你的帮助

Answer 1

一定有更好的方法，但这一种有效：

df = pd.DataFrame({'team': [' a', ' a', ' a', ' a', 'b', 'b', 'c'],
                   'IndexMatch': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
                   'isVictoryTeam': [1, 0, 1, 1, 0, 1, 1]})
df['winrate'] = df.groupby('team')['isVictoryTeam'].expanding().mean().reset_index().groupby('team')['isVictoryTeam'].shift().reset_index(drop=True)
df
#   IndexMatch  isVictoryTeam team   winrate
#0           1              1    a       NaN
#1           2              0    a  1.000000
#2           3              1    a  0.500000
#3           4              1    a  0.666667
#4           5              0    b       NaN
#5           6              1    b  0.000000
#6           7              1    c       NaN