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(297)
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沙龙
2
回答
当
每支
球队
的
比赛
次数
不是
一列
时
,
熊猫
计算
每场
比赛
的
积分
、
、
我正在使用
的
数据集如下所示: ? 我想从这个数据集中分析最有效
的
球队
,所以我决定根据他们
的
结果
计算
分数,然后
计算
每场
比赛
的
分数。作为参考,一次胜利是3分,一次平局是1分,一次失败是0分。因此,为了
计算
积分
,我决定添加两个新
的
列,说明主队和客队得到了多少分。2018.groupby(['away_team'])['points_away_team
浏览 22
提问于2020-07-26
得票数 0
2
回答
体育联赛数据库设计
、
我正在开发一个数据库来存储一个体育联盟
的
统计数据。我想展示几张桌子:Matches (IdMatch,IdTeam1,IdTeam2,GoalsTeam1,GoalsTeam2) 有了这张表,我就可以根据
每支
球队
所打的
比赛
来
计算
每支
球队
浏览 3
提问于2011-03-01
得票数 0
1
回答
Tableau -显示不同日期
的
最新条目
我有表- NBA
球队
,显示他们
的
胜率
每场
比赛
。Bulls 43% 50% Suns 55% Win% Celtics 45%
每支
球队
比赛
的
最新日期不一定相同,所以我不能
浏览 0
提问于2014-11-28
得票数 0
1
回答
要为每个匹配项查找
的
SQL语句
以下是IPL匹配数据库关系: Player(playerid, name, playsfor):包含每个球员和他所效力
的
球队
的
详细信息。Playsfor引用团队表中
的
团队成员。Playerbat(playerid, matchid, runsscored,teamid):包含球员在
每场
比赛
中得分
的
跑动。仅
当
玩家在
比赛
中
比赛
时
,才为该玩家设置行。Playerbowl(playerid, matchid
浏览 1
提问于2013-03-27
得票数 0
1
回答
大
熊猫
游戏数据
的
建模
、
、
我试图对
熊猫
的
游戏数据做一些统计分析。我
的
原始数据是以"home_team“和"away_team”
的
游戏方式存储
的
(实际上,原始数据存储在mongDb中,其中有一个非规范化
的
" teams“属性,它是两个团队
的
列表,这样就可以方便地按团队查询它们
的
所有游戏当我将数据放入DataFrame中
时
,我正试图决定如何对数据进行索引。如果我在
每场
比赛
中为
每支
<
浏览 2
提问于2013-07-24
得票数 1
回答已采纳
4
回答
我需要帮助从这个数组中提取每个团队
的
分数,但是我仍然不知道如何解决这个问题
++){ printf("%s ", *++(pt)); } return 0; 我们
的
足
球队
以十场
比赛
夺得冠军每个匹配
的
结果看起来像"x:y“。所有匹配
的
结果都记录在数组中写一个函数,接受这样
的
列表,并
计算</e
浏览 0
提问于2020-09-08
得票数 0
4
回答
关于Fantasy Football优化算法
的
思考
、
所以,这和标准
的
梦幻足球有点不同。我有一个球员
的
名单,他们
的
平均“
每场
比赛
的
积分
”(PPG)和他们
的
工资。我想在我
的
球队
不超过工资上限
的
限制下,最大化
每场
比赛
的
点数。因此,如果我们每个位置有15个,我们就有15X15X(15c3)X(15c2)= 10749375个可能
的
团队。 在
计算
上相当复杂。我尝试了另一种
浏览 3
提问于2011-09-29
得票数 5
2
回答
Pandas -两列
的
条件累积和
、
我想
计算
足
球队
的
积分
。我有
每场
比赛
的
积分
,我得到主场或客场
积分
的
累积。我不知道如何得到
每支
球队
的
总分(主场+客场) 这就是我到目前为止所知道
的
: df = pd.DataFrame([["Malmo1.0
浏览 12
提问于2019-05-18
得票数 1
1
回答
$unwind,除了“路径”
的
目标之外,还会产生结果
的
补充
我有一个名为mongo
的
mongo集合,它
的
文档看起来像这样: {status: 'in progress', teams: {count: 2, team: [ {name: "team 1", score: 100}, {name: "team 2", score: 95}]}} 我想为"teams.team“数组中
的
每个元素返回一个唯一
的
记录(就像用$unwind可以做到
的
那样),但也要让它返回相反
的
团队记录te
浏览 8
提问于2019-09-06
得票数 0
1
回答
基于样本量调整国家队
的
方法
、
、
、
、
我有一个国家队的人口(32),和参数(平均数),我想衡量
每支
球队
,
每场
比赛
的
总和。我有一个假设,对于两个平均值相等
的
队伍,样本数量较大
的
(18)组应该排得更高。0.420940 24 0.1488
浏览 7
提问于2022-10-14
得票数 1
3
回答
赛程算法,
每支
球队
打特定
的
比赛
次数
、
、
我有一个特定
的
团队数量。我希望
每支
球队
在4个指定
的
时间与4个不同
的
对手进行4场
比赛
。team1与team2、team1与team3、team1与team4、team1与team5(team2 vsteam1)、team2 vs team3、team2 vs
浏览 6
提问于2012-12-20
得票数 1
2
回答
足球保证降级/升级算法
、
、
我想知道是否有一种方法来加速在足球(足球)中为一个给定
的
足球联赛表
的
保证晋升
的
计算
。看起来这个问题有很多
的
结构,所以详尽
的
解决方案可能比必要
的
要慢。在这个问题中,有一个schedule (一对
球队
的
列表),它将在未来相互
比赛
,还有一个table (地图),
每支
球队
在过去
的
比赛
中所获得
的
分数。下面我提供了一个实际生活点数表
浏览 13
提问于2022-07-27
得票数 4
回答已采纳
6
回答
我有一个算法问题,需要尽可能公平地安排轮换
的
团队。
、
我有一个学校
的
项目,我必须想出一个算法来安排4支
球队
在一个球场上打排球,这样
每支
球队
都能尽可能接近相同
的
比赛
时间。如果你总是让赢家留下来,轮换掉失败者,那么排名第四
的
球队
永远不会上场,排名第一
的
球队
永远会上场。我们
的
目标是让每个人都玩同样
的
时间。最简单
的
答案是团队1与团队2
比赛
,然后团队3与团队4
比赛
并不断切换,但之后团队1永远
浏览 0
提问于2009-11-18
得票数 0
回答已采纳
5
回答
复杂竞争评分系统
的
体系结构策略
、
、
、
、
竞赛说明:
每支
球队
的
总分(在1000个可用
积分
中)是根据其在大约25000个不同得分元素中
的
总得分来
计算
的
。其他得分元素
的
得分
不是
在不规则
的
时间间隔,就是在一分钟内颁发。20种记分元素中
的
每一种都有不同
的
输入集,从原始输入中
计算
所
浏览 0
提问于2013-09-26
得票数 2
2
回答
对两个表
的
MS访问SQL查询
、
我对SQL很陌生,在设置这个查询
时
遇到了困难。我有两张桌子,其中一张保存着有关团队
的
信息,命名为团队,如下所示:Name|City|Attendance...另一个保存了游戏
的
信息,命名为游戏:Home|Visitors|Date |Result...对于
每场
比赛
,我都要给出
每支
球队
(主队和客队)
的
名字和城市,<e
浏览 3
提问于2014-10-20
得票数 1
回答已采纳
2
回答
大
熊猫
:基于条件
的
扩大平均值&不包括当前行
、
、
需要
计算
每个参赛
球队
每场
比赛
的
平均进球(rolling_avg),直到一个时间点。由于我
的
数据库高度规范化,这需要相当长
的
时间(+8k行)。备注: 这里省略了其他列,但可能与之相关:其中之一是date_time列。在第1行(第二排),我们可以看到1249队
的
第
浏览 0
提问于2017-01-15
得票数 3
回答已采纳
2
回答
Elo评分系统,不分游戏顺序
、
我正在寻找一个类似于国际象棋elo评分系统
的
评分系统。我
的
问题是,ELO系统取决于订单游戏
的
进行。如果A继续打下去,并且赢了其他人,他
的
排名会比B高,如果B停止
比赛
。我不想这样。B仍应强于A。 我怎么能意识到这一点?
浏览 6
提问于2014-05-29
得票数 7
回答已采纳
1
回答
检索引用列表上
的
记录(分层记录)- Swift并发& CloudKit
、
、
、
“match”Record Type还包含一个名为“Team”
的
RecordType
的
引用列表(
每场
比赛
有两个队)。结果数组还包含对每一场
比赛
的
队
的
引用。]} var recordID: CKRecord.ID …我知道,由于
每场
比赛
只有两支
球队
,所以我也可以将
球队
名称作为
浏览 12
提问于2021-12-27
得票数 0
2
回答
如何
计算
连续
的
相同值
、
、
我想要
的
公式,
计算
连续出现
的
次数
在一个值列表中,并将它出现
的
次数
放在下
一列
。1)团队的当前运行情况。因此,如果阿森纳连续赢了两场
比赛
,那么每一场胜利旁边都会出现两场
比赛
。平局和败局也是如此。 2)
球队
保持不败
浏览 0
提问于2013-12-17
得票数 1
回答已采纳
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