请用EV期望值和凯利公式等模型，教我制作一个execl表，主要用于计算每场足球比赛的投注金额，要求告诉我每个单元格填写的内容和具体公式，以便自动计算出每次输入投入的金额。

好的，我们可以用以下步骤来制作这个Excel表格：

1. 创建一张表格，列出每场比赛的信息，包括比赛名称、主队和客队名称、比赛时间、胜平负赔率等。

2. 在每场比赛的行下面，创建三个单元格，分别为胜、平和负，用于输入投注金额。

3. 在每场比赛的行最后，创建一个单元格，用于显示每场比赛的期望收益。

4. 计算每场比赛的期望值，公式如下：

期望值 = 胜的收益 x 胜的概率 + 平的收益 x 平的概率 + 负的收益 x 负的概率

其中，胜、平、负的概率可以根据赔率转换成概率，具体公式如下：

胜的概率 = 1 / 胜的赔率
平的概率 = 1 / 平的赔率
负的概率 = 1 / 负的赔率

收益可以根据投注金额和赔率计算得出，具体公式如下：

胜的收益 = 胜的赔率 x 投注金额
平的收益 = 平的赔率 x 投注金额
负的收益 = 负的赔率 x 投注金额

5. 根据凯利公式，计算每场比赛的最优投注金额，公式如下：

最优投注金额 = (胜的概率 x 胜的赔率 - 1) / (胜的赔率 - 1)

6. 在每场比赛的胜、平、负单元格中，输入最优投注金额，Excel会自动计算出期望收益。

7. 最后，可以添加一个总计行，用于计算所有比赛的投注金额和期望收益。

以上就是制作这个Excel表格的步骤和公式，希望能对你有所帮助。

相关问题

python，拼接多个execl表，保留第一张execl表的表头，跳过其余execl表的表头，输出新表

可以使用Python中的pandas库来实现拼接多个excel表格并输出新表。以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取第一个表格并保存表头
df = pd.read_excel('table1.xlsx')
header = df.columns.tolist()

# 循环读取其余表格并拼接
for i in range(2, 6):
    df_temp = pd.read_excel(f'table{i}.xlsx', header=None, skiprows=1)
    df = df.append(df_temp)

# 输出新表
df.to_excel('new_table.xlsx', index=False, header=header)

首先读取第一个表格，并将表头保存在`header`变量中。然后循环读取其余表格，并使用`append`方法将它们拼接到第一个表格中。在读取其余表格时，使用`header=None`参数来跳过表头，使用`skiprows=1`参数来跳过第一行（也就是第二张表格的表头）。最后，使用`to_excel`方法输出新表，其中`index=False`参数表示不输出行索引，`header=header`参数表示使用第一个表格的表头。

python 根据execl表某列单元格数据匹配查找另外一个execl表的行数据，并对该execl表的相同数值进行合计，输出新表

可以使用 Python 中的 Pandas 库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 读取第一个 Excel 表格中的数据，使用 Pandas 的 read_excel 函数，将数据存储到一个 DataFrame 中。

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('表格1.xlsx')

2. 读取第二个 Excel 表格中的数据，同样使用 Pandas 的 read_excel 函数，将数据存储到一个 DataFrame 中。

df2 = pd.read_excel('表格2.xlsx')

3. 对第一个 DataFrame 进行处理，只保留需要的列。

df1 = df1[['列名1', '列名2']]

4. 将第二个 DataFrame 按照需要匹配的列进行排序，方便后续的查找。

df2 = df2.sort_values(by='需要匹配的列')

5. 创建一个空的 DataFrame，用于存储匹配结果。

result = pd.DataFrame(columns=['列名1', '列名2', '合计'])

6. 遍历第一个 DataFrame 中的每一行，对于每一行，在第二个 DataFrame 中查找匹配的行。

for index, row in df1.iterrows():
    value_to_match = row['需要匹配的列']
    matched_rows = df2[df2['需要匹配的列'] == value_to_match]

7. 对于匹配到的多行数据，将它们的相同列进行合计。

total = matched_rows['需要合计的列'].sum()

8. 将匹配结果添加到结果 DataFrame 中。

result = result.append({'列名1': row['列名1'], '列名2': row['列名2'], '合计': total}, ignore_index=True)

9. 最后，将结果 DataFrame 输出到新的 Excel 表格中。

result.to_excel('结果.xlsx', index=False)

完整的代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('表格1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('表格2.xlsx')

df1 = df1[['列名1', '列名2']]
df2 = df2.sort_values(by='需要匹配的列')

result = pd.DataFrame(columns=['列名1', '列名2', '合计'])

for index, row in df1.iterrows():
    value_to_match = row['需要匹配的列']
    matched_rows = df2[df2['需要匹配的列'] == value_to_match]
    total = matched_rows['需要合计的列'].sum()
    result = result.append({'列名1': row['列名1'], '列名2': row['列名2'], '合计': total}, ignore_index=True)

result.to_excel('结果.xlsx', index=False)