为另一个数据框中的每个唯一行创建数据框

Question

为了完成我的研究生课程作业，我被要求从英超联赛结果数据集中提取数据（位于 here）。我非常接近完成，但在最后两个输出方面需要帮助。

我们必须创建一个可以接收两个参数的函数，一个日期和一个季节。该函数必须 return 一个数据框，其中包含该日期相应季节的 table。它必须包括胜负，主场战绩，客场战绩等。我唯一没弄清楚的是W/L连胜和最近10场比赛的结果。

这是初始数据集的示例：

   e.Date           e.HomeTeam    e.AwayTeam   e.FTHG e.FTAG  e.FTR
   1  2015-08-08    Bournemouth    Aston Villa      0      1     A
   2  2015-08-08        Chelsea        Swansea      2      2     D
   3  2015-08-08        Everton        Watford      2      2     D
   4  2015-08-08      Leicester     Sunderland      4      2     H
   5  2015-08-08     Man United      Tottenham      1      0     H

我的计划是为每个俱乐部整理主场和客场数据，然后将它们合并在一起，然后再进行分析以找到连胜和最近 10 场比赛的结果。

我将数据处理成这样：

          HomeTeam FTR       Date freq
 1         Arsenal   L 2015-08-09    1
 2         Arsenal   D 2015-08-24    1
 3         Arsenal   W 2015-09-12    1
 4     Aston Villa   L 2015-08-14    1
 5     Aston Villa   L 2015-09-19    1
 6     Aston Villa   D 2015-08-29    1

现在我有点迷路了。我的想法是运行某种循环（for？ddply？data.table？）为每个俱乐部创建一个数据框，其中包含他们的结果，然后再次循环以进行任何计算以获得所需的结果变量（连续和最后 10 个）并以某种方式将它们推回主数据框，我在其中放置所有其他输出。

我不想直接被告知答案，因为这对我自己学习很重要。但是，如果有人能指出我正确的方向，那就太好了。非常感谢。

Answer 1

我创建了一些虚拟数据只是为了演示一些命令并可能给您一些想法。

set.seed(321)
dat <- data.frame(team = sample(letters[1:3], 20, replace=TRUE), 
                  season = rep("season1", 20), 
                  time = rnorm(20), 
                  win_loss = sample(c("win", "loss"), 20, replace=TRUE))

问题 1. 找到 win/loss 连胜

看看下面的 rle 函数示例

# 1. find wl streak of team 'a'
tmp <- dat[dat$team == "a", ]
tmp <- tmp[order(tmp$time), ]
> tmp
   team  season        time win_loss
19    a season1 -1.12032742     loss
14    a season1 -1.07223880     loss
16    a season1  0.09500072     loss
3     a season1  0.18832552     loss
8     a season1  0.42033257     loss
4     a season1  2.44325982      win

# shows runs of 5 consecutive losses, then 1 consecutive win
rle(tmp$win_loss == "win")
Run Length Encoding
  lengths: int [1:2] 5 1
  values : logi [1:2] FALSE TRUE

post rle How can I count runs in a sequence?

上的一篇非常有用的文章

问题 2. 最后 3 个结果

我颠倒了time的顺序，然后选择了前3个结果。

# 2. find last 3 matches for team 'b'
tmp <- dat[dat$team == "b", ]
tmp <- tmp[rev(order(tmp$time)), ]
> tmp[1:3, ]
   team  season      time win_loss
11    b season1 0.9172555     loss
9     b season1 0.5775845      win
7     b season1 0.4560691     loss

为另一个数据框中的每个唯一行创建数据框

Create data frame for each unique row in another data frame

r

unique

epl

dataframe