我正在努力开发一个代码,从200名玩家中选出最好的11名玩家。我已经开发了一个电子表格,其中包含了球员的价格和积分,并将其导入了一个使用熊猫的DF,如下所示
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_excel('FPL.xlsx')
print(df)
Player Price Points Position Select
0 Henderson 4.9 79 GK 1
1 Foster 4.8 79 GK 1
2 Ryan 4.8 78 GK 1
3 Schmeichel 5.4 78 GK 1
4 Ramsdale 4.7 76 GK 1
5 Guaita 5.1 76 GK 1
....
200
df['select price']=df['Price']*df['Select']
df['select points']=df['Points']*df['Select']
sumpoints=df['select points'].sum()
sumplayers=df['Select'].sum()
sumprice=df['select price'].sum()
我的想法是创建一个select列并将其与price列和points列相乘,然后优化问题将如下所示:
Select*points
之和最大化这将通过将select列中的变量更改为0或1来实现(即,如果相应行的玩家被选中加入团队,则为1,否则为0)。你知道吗
如果使用excel解算器,这是非常直接的,但是我想学习如何在Python中实现它。你知道吗
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