如何在Julia中用循环为英超比赛DataFrame补充缺失观测数据？

• 核心逻辑：利用现有单回合记录生成镜像记录，把每场比赛的主客场身份互换，同步调整对应数据字段，快速补全双回合的760条记录。
• 具体操作（以Python Pandas为例）：
  1. 复制现有DataFrame得到镜像副本：mirror_df = original_df.copy()
  2. 互换主客场核心字段：

     # 交换主客队名称
     mirror_df[['home_team', 'away_team']] = mirror_df[['away_team', 'home_team']]
     # 交换主客队黄牌数（其他关联数据如进球、红牌同理）
     mirror_df[['home_yellow', 'away_yellow']] = mirror_df[['away_yellow', 'home_yellow']]
     

  3. 调整比赛结果：用映射关系反转胜负，平局保持不变

     result_map = {'H': 'A', 'A': 'H', 'D': 'D'}
     mirror_df['match_result'] = mirror_df['match_result'].map(result_map)
     

  4. 合并原数据与镜像数据：

     full_df = pd.concat([original_df, mirror_df], ignore_index=True)
     

  5. 可选去重：如果原数据存在重复记录，执行full_df = full_df.drop_duplicates()
• 细节提醒：
  • 所有和主客场绑定的统计字段（比如射门数、控球率）都要对应互换，避免数据逻辑错误
  • 若原数据包含比赛日期，镜像记录的日期需对应实际双回合的另一场日期，若原数据无此信息，可新增标记字段（如is_mirror）区分镜像记录

内容的提问来源于stack exchange，提问作者camaya3