总结 R 中的足球博彩赔率

Question

我正在尝试在 R 中创建一个数据框，该数据框将总结基于另一个足球队的投注赔率。

例如，这个非常小的样本 table 包含主队和客队以及各自的赔率。

匹配数据：

关键：HWO（主场获胜赔率）、DO（平局赔率）、AWO（客场获胜赔率）

+----------+----------+------+------+------+
| HomeTeam | AwayTeam | HWO  |  DO  | AWO  |
+----------+----------+------+------+------+
| TeamA    | TeamB    | 1.30 | 5.20 | 9.50 |
| TeamC    | TeamD    | 1.59 | 4.20 | 6.30 |
| TeamE    | TeamF    | 3.00 | 5.50 | 1.70 |
| TeamB    | TeamA    | 1.50 | 4.50 | 8.70 |
| TeamD    | TeamC    | 1.25 | 4.20 | 8.00 |
| TeamF    | TeamE    | 1.40 | 5.00 | 7.20 |
+----------+----------+------+------+------+

这是此数据帧的输入：

structure(list(HomeTeam = c("TeamA", "TeamC", "TeamE", "TeamB", 
"TeamD", "TeamF"), AwayTeam = c("TeamB", "TeamD", "TeamF", "TeamA", 
"TeamC", "TeamE"), HWO = c(1.3, 1.59, 3, 1.5, 1.25, 1.4), DO = c(5.2, 
4.2, 5.5, 4.5, 4.2, 5), AWO = c(9.5, 6.3, 1.7, 8.7, 8, 7.2)), row.names = c(NA, 
-6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

我需要的额外数据框是对每支球队的赔率进行平均的数据框。它必须考虑该球队是主场还是客场比赛，并为每场比赛使用适当的数字。

下面显示了最终的 table 应该是什么样子：

赔率总结：

关键：AvgWO（平均获胜赔率）、AvgDO（平均平局赔率）、AvgLO（平均失败赔率）

+-------+------+------+------+
| Team  | AvgWO|AvgDO |AvgLO |
+-------+------+------+------+
| TeamA | 5.00 | 4.85 | 5.50 |
| TeamB | 5.50 | 4.85 | 5.00 |
| TeamC | 4.80 | 4.20 | 3.78 |
| TeamD | 3.78 | 4.20 | 4.80 |
| TeamE | 5.10 | 5.25 | 1.55 |
| TeamF | 1.55 | 5.25 | 5.10 |
+-------+------+------+------+

这是此数据帧的输入：

structure(list(Team = c("TeamA", "TeamB", "TeamC", "TeamD", "TeamE", 
"TeamF"), AvgWO = c(5, 5.5, 4.8, 3.78, 5.1, 1.55), AvgDO = c(4.85, 
4.85, 4.2, 4.2, 5.25, 5.25), AvgLO = c(5.5, 5, 7.55, 4.8, 2, 
5.1)), row.names = c(NA, -6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
))

例如以TeamA为例…

将 A 队的获胜几率相加。如果他们在主场比赛，请添加 HWO 数据，如果他们在客场比赛，请添加 AWO 数据。然后除以他们参加的比赛总数。
- 例如。 (1.30 + 8.70) ÷ 2) = 5.00
将TeamA的平局赔率相加除以他们参加的比赛总数。
- 例如。 (5.20 + 4.50) ÷ 2 = 4.85
将TeamA的失败几率相加。如果他们在主场比赛，请添加 AWO 数字；如果他们在客场比赛，请添加 HWO 数字。然后除以他们参加的比赛总数。
- 例如。 (9.50 + 1.50) ÷ 2 = 5.50

如果有人对此有解决方案，我将不胜感激。请确保它是一个强大的解决方案，可以应对不同数量的游戏等等。

Answer 1

有趣的 question.Here 是解决方案，它为 TeamC 和 TeamE 的 avgLO 产生了不同的答案，但根据您的描述，我认为我下面的解决方案是正确的。所以请仔细检查并告诉我。

您可以改进命名等，但我希望这对您有所帮助。

DF <-
  data.frame(
    HomeTeam = paste0("Team", c("A", "C", "E", "B", "D", "F")),
    AwayTeam = paste0("Team", c("B", "D", "F", "A", "C", "E")),
    HWO = c(1.3, 1.59, 3, 1.5, 1.25, 1.4),
    DO = c(5.2, 4.2, 5.5, 4.5, 4.2, 5),
    AWO = c(9.5, 6.3, 1.7, 8.7, 8, 7.2)
  )

library(magrittr)
library(dplyr)
library(reshape2)

DF %>%
  melt(c("HWO", "DO", "AWO"), value.name = "Team") %>%
  mutate(WO = ifelse(variable == "HomeTeam", HWO, AWO),
         LO = ifelse(variable == "HomeTeam", AWO, HWO)) %>%
  group_by(Team) %>%
  summarise(avgWO = mean(WO),
            avgDO = mean(DO),
            avgLO = mean(LO))

结果（如果 tibble 不适合您，请转换为 data.frame）

# A tibble: 6 x 4
  Team  avgWO avgDO avgLO
  <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 TeamA  5     4.85  5.5 
2 TeamB  5.5   4.85  5   
3 TeamC  4.80  4.2   3.78
4 TeamD  3.78  4.2   4.80
5 TeamE  5.1   5.25  1.55
6 TeamF  1.55  5.25  5.1

总结 R 中的足球博彩赔率

Summarising Football Betting Odds in R

average

r

summary

frame