如何解决计算 20 20 板球的小门值
板球背景：
- 在 20 20 板球比赛中，每支球队都要面对 120 个球或球棒，直到他们失去 10 个小门
- 丢失的检票口对总分有两种影响
- 减少面对的球总数（如果 10 个小门落下）
- 倾向于降低团队得分的速度
我正在计算
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一个检票口落在每个检票口上的价值变化（就失分而言） 球。例如，如果采取检票口，则总运行次数的差异 在一局的第 10 个球上与第 10 个没有检票口 球
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每一个下降的检票口数量的价值变化，就损失的运行而言。例如，当球队失去他们的第三个检票口时价值的变化
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两者的结合，在一个局的每个球上失去每个检票口的价值变化。例如，当第 50 局的第 3 个小门丢失时的跑动差异
我有一个数据框，其中每一行代表一个投球的球。我们有列代表：
- 匹配 ID
- 局数
- 传球和投球（每 120 局球分为 20 局）
- 到目前为止的小门数量和总运行次数
- 局数结束时的小门数和总跑数
- 检票口是否落下每个球的天气
- 总门数
我只对比赛第一局的价值变化感兴趣
这是根据特定球后落下的小门数量得出最终得分的代码
b1 = df['ball'] ==2.1
b2 = df[b1]
b12 = b2['innings'] ==1
b2[['wickets','t_runs']].groupby('wickets').mean()
有没有办法比插入不同的球值更有效地提取每个球/门组合 -> 最终总得分？我们可以遍历每个球或检票口吗？数据透视表怎么样
对于某些情况，没有太多数据。例如，在一个局的第 13 球上落下的五个小门上没有任何东西。样本稀缺时如何预测分数
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