华为AI Gallery社区《基于机器学习的欧洲杯赛事预测》技术分析系列——（二）数据预处理

本文档展示了如何使用Python和Pandas对足球比赛数据进行预处理，包括创建赛果预测标签，计算主客队比赛胜负情况的衍生特征，如最近几场比赛的胜利场数、失败场数和净胜球均值。通过处理友谊赛数据，作者构建了多种特征，如球队历史战绩、赛季表现等，为后续的建模和预测做好准备。整个过程在PySpark环境下进行，处理大数据集时表现出良好的效率和组织性。

他山之石可以攻玉。

华为AI Gallery社区的技术贴。文章中将预测结果进行了二分类问题的处理（胜/平负两类）。

所需技能Notebook+Python+Pandas。

本次预测标签为赛果（win_result），计算home_score和away_score的差值，若两者差值大于0，则赛果win_result为胜（1），反之为负（0）。

df['diff'] = df['home_score']-df['away_score']
df['win_result'] = df['diff'].apply(lambda x: 1 if x>0 else 0)

将做特征进行衍生，主要分为5种衍生方式：

主队最近5、2、1场比赛的胜负情况，包括胜利场数、失败场数、净胜球（主队分数减去客队分数）均值。

主队与当前客队的最近5、2、1场比赛的胜负情况，包括胜利场数、失败场数、净胜球均值。

主队最近15、7、3、2、1年比赛的胜负情况，包括总场数、胜利场数、失败场数。

主客队历史上全部赛事的胜负情况,。

赛事发生的月份、季节。

# 剔除友谊赛的数据，共24908个样本
df = df[df['tournament']!='Friendly']

def process_home_team_latest_info(df):
    row_num =df.shape[0] 
    for i in range(row_num):
        home_team = df.loc[i,'home_team']
        for suffix in ['5','3','1']:
            j = i-1
            flag = False 
            while i-j<=int(suffix) and j>=0 and df.loc[j,'home_team'] == home_team:       
                j-=1
                flag = True 
            j = j+1
            if flag and i-j<=int(suffix) and j>=0:
                df.loc[i,'num_'+suffix]=i-j
                df.loc[i,'diff_num_'+suffix]=df.loc[j:i-1,'diff'].mean()