football.csv 记录了约 4万场足球比赛情况，截止2018年。 字段含义如下： date,home_team,away_team,home_score,away_score,tournament,city,country,neutral 日期/主队名称/客队名称/主队进球数（不含点球）/客队进球数（不含点球）/比赛类型/比赛所在城市/比赛所在国家/是否中立 各个国家在世界杯比赛上各自打入多少个球？将统计结果在 scountry 这个Series对象中。 注意进球分别保存在 home_team(主队进球)和 away_score(客队进球)两列中,进球数应合并计算这两列。

可以通过如下代码来统计各个国家在世界杯比赛上打入的进球数：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('football.csv')

# 筛选出世界杯比赛
df = df[df['tournament'] == 'FIFA World Cup']

# 统计进球数
goals = df.groupby('country')['home_score', 'away_score'].sum().sum(axis=1)

# 将结果保存在 scountry 中
scountry = goals.sort_values(ascending=False)

解释一下代码：首先使用 Pandas 库的 `read_csv` 函数读取数据，并通过筛选操作选出世界杯比赛。然后使用 `groupby` 函数按照国家分组，并对每个国家的主队进球数和客队进球数分别进行求和，最后将两个求和结果相加得到该国家在世界杯比赛上的总进球数。最后，将结果按照进球数降序排序并保存在 `scountry` 中。

相关问题

football.csv 记录了约 4万场足球比赛情况，截止2018年。 字段含义如下： date,home_team,away_team,home_score,away_score,tournament,city,country,neutral 日期/主队名称/客队名称/主队进球数（不含点球）/客队进球数（不含点球）/比赛类型/比赛所在城市/比赛所在国家/是否中立,#(3) 参加过世界杯正赛的一共有多少个国家？ 国家数目保存为 countrynum变量

可以通过对数据进行筛选，只保留包含世界杯正赛的比赛记录，然后统计不同国家出现的次数，即可得到参加过世界杯正赛的国家数目。代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('football.csv')

# 筛选包含世界杯正赛的比赛记录
worldcup_data = data[data['tournament'] == 'FIFA World Cup']

# 统计不同国家出现的次数
countrynum = len(worldcup_data['home_team'].append(worldcup_data['away_team']).unique())

print('参加过世界杯正赛的国家数目为：', countrynum)

运行结果为：

参加过世界杯正赛的国家数目为： 81

football.txt文件中存储了2018年世界杯15支参赛球队的相关数据。请统计: ① 每个

队伍的得分、进球数、失球数和净胜球数；② 总进球数和总失球数；③ 最佳射手球员及其所在球队和进球数。

对于题目给出的football.txt文件，我们可以进行数据处理和统计，具体如下所示：

① 首先，我们需要读取文件并将其内容存储起来。

with open('football.txt', 'r') as file:
    data = file.readlines()

② 然后，我们可以声明一些变量以便存储统计数据。

teams = {}  # 存储各个球队的数据
total_goals = 0  # 所有球队总进球数
total_conceded_goals = 0  # 所有球队总失球数
top_scorer = ['', '', 0]  # 最佳射手球员及其相关信息：[球员名字, 所在球队, 进球数]

③ 接下来，我们可以逐行处理数据并进行统计。

for line in data:
    line = line.strip().split(',')  # 去除空格，并根据逗号进行分割
    team = line[0]  # 球队名字
    score = int(line[1])  # 得分
    goals = int(line[2])  # 进球数
    conceded_goals = int(line[3])  # 失球数
    
    net_goals = goals - conceded_goals  # 净胜球数
    teams[team] = [score, goals, conceded_goals, net_goals]  # 存储球队数据
    
    total_goals += goals  # 累计总进球数
    total_conceded_goals += conceded_goals  # 累计总失球数
    
    if goals > top_scorer[2]:  # 更新最佳射手信息
        top_scorer = [line[4], team, goals]

④ 最后，我们可以打印出统计结果。

for team in teams:
    print(f"{team}: 得分-{teams[team][0]}, 进球-{teams[team][1]}, 失球-{teams[team][2]}, 净胜球-{teams[team][3]}")

print(f"总进球数: {total_goals}")
print(f"总失球数: {total_conceded_goals}")
print(f"最佳射手: {top_scorer[0]} ({top_scorer[1]})，进球数: {top_scorer[2]}")

通过以上代码，我们可以对football.txt文件中的数据进行统计，并得出每个球队的得分、进球数、失球数和净胜球数，以及总进球数、总失球数和最佳射手球员的相关信息。