如何用Python函数自动生成DataFrame球员总数据列

针对你的需求，这里提供一个简洁高效的函数，自动将每90分钟统计列转换为总数据列：

import pandas as pd

def calculate_total_player_stats(df):
    # 获取所有包含"/90"的统计列
    col_90s = [col for col in df.columns if '/90' in col]
    
    # 遍历处理每一列
    for col in col_90s:
        # 生成新列名：移除"/90"部分并清理多余空格
        new_col_name = col.split('/90')[0].strip()
        # 计算总数据：每90分钟数据 × 出场90分钟单位数
        df[new_col_name] = df[col] * df['90s']
    
    return df

使用方法 #

直接传入你的DataFrame即可完成转换：

# 假设你的原始数据框名为player_df
player_df = calculate_total_player_stats(player_df)

细节说明 #

• 用列表推导式替代原循环，代码更简洁且执行效率更高
• split('/90')[0].strip()能兼容列名中"/90"前带空格的情况（比如Pases recibidos /90会被转换为Pases recibidos）
• 原列中的NaN值会被保留，相乘后结果仍为NaN，符合统计逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Omar B