如何用Python的Pandas/Numpy评估含点球的足球比赛结果并判定胜者

1. 正则提取比分信息 #

用正则表达式一次性提取常规比分和点球比分的数字，避免拆分符号时的冲突。正则模式可直接捕获点球数和常规比分：

import pandas as pd

# 示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'match_id': [1, 2, 3, 4],
    'score': ['2-1', '1-1(4)', '(5)1-1', '(5)1-1(4)']
})

# 正则提取：分组1=主队点球数，分组2=主队常规比分，分组3=客队常规比分，分组4=客队点球数
pattern = r'^(?:\((\d+)\))?(\d+)-(\d+)(?:\((\d+)\))?$'
score_data = df['score'].str.extract(pattern).astype(float)
score_data.columns = ['pen_home', 'reg_home', 'reg_away', 'pen_away']

# 合并回原DataFrame
df = pd.concat([df, score_data], axis=1)

2. 判定比赛胜者 #

写一个简单的逻辑函数，先看常规比分，打平再看点球结果：

def determine_winner(row):
    # 常规比分分胜负
    if row['reg_home'] > row['reg_away']:
        return 'home'
    elif row['reg_home'] < row['reg_away']:
        return 'away'
    # 常规打平且有点球数据
    elif pd.notna(row['pen_home']) and pd.notna(row['pen_away']):
        return 'home' if row['pen_home'] > row['pen_away'] else 'away'
    # 常规打平但无点球（如友谊赛平局）
    else:
        return 'draw'

# 应用函数生成胜者列
df['winner'] = df.apply(determine_winner, axis=1)

运行后示例输出：

关键细节说明 #

• 正则里的(?:...)是非捕获分组，只匹配格式不提取内容，确保我们只拿到需要的数字
• 用astype(float)转换时，空值自动转为NaN，方便后续判断是否存在点球
• 逻辑函数可根据赛事规则调整（比如部分赛事常规打平直接算平局，无需点球判定）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Manuel Amundaray