编写一个函数来添加用于从俱乐部转入和转入俱乐部的列时出现问题

如何解决编写一个函数来添加用于从俱乐部转入和转入俱乐部的列时出现问题

我的一个项目有问题。我正在尝试对足球中的转会做一个清晰的概述，目前我有这个表格：

俱乐部ID	玩家ID	起始日期	截止日期	团队名称	c_Person
1	1	2010-01-01	2012-01-01	俱乐部A	玩家 1
2	1	2012-02-01	2015-02-01	B 俱乐部	玩家 1
3	1	2015-05-01	2018-02-01	C 俱乐部	玩家 1
1	2	2010-01-01	2018-02-02	俱乐部A	玩家 2
1	2	2018-03-02	2020-02-01	俱乐部A	玩家 2

但是，我想添加列 FromClub 和 ToClub。如果球员 1 从 2010 年 1 月 1 日至 2012 年 1 月 1 日首次为俱乐部 A 效力，并于 2012 年 2 月 1 日至 2015 年 2 月 1 日为俱乐部 B 转会和踢球，我想要“FromClub”和“ToClub”说明转移。

我希望表格看起来像这样：

俱乐部ID	玩家ID	起始日期	截止日期	团队名称	c_Person	FromClub	ToClub
1	1	2010-01-01	2012-01-01	俱乐部A	玩家 1	南	南
2	1	2012-02-01	2015-02-01	B 俱乐部	玩家 1	俱乐部A	B 俱乐部
3	1	2015-05-01	2018-02-01	C 俱乐部	玩家 1	B 俱乐部	C 俱乐部
1	2	2010-01-01	2018-02-02	俱乐部A	玩家 2	南	南
1	2	2018-03-02	2020-02-01	俱乐部A	玩家 2	南	南

我一直在尝试编写一个函数，但无法解决它。希望其他人可以帮助我解决这个问题。

这是创建第一个表的代码：

import pandas as pd
from datetime import datetime

df = pd.DataFrame({'ClubID':[1,2,3,1,1],'PlayerID':[1,2],'FromDate':["2010-01-01","2012-02-01","2015-05-01","2010-01-01","2018-03-02"],'ToDate':["2012-01-01","2015-02-01","2018-02-01","2018-02-02","2020-02-01"],'TeamName':["Club A","Club B","Club C","Club A","Club A"],'c_Person':["Player 1","Player 1","Player 2","Player 2"]})

# convert the 'Date' columns to datetime format
df['FromDate']= pd.to_datetime(df['FromDate'])
df['ToDate']= pd.to_datetime(df['ToDate'])

提前致谢！

解决方法

首先对于数据框中的每一行，包括每个球员在转会前所在的上一支球队的信息：

df['PreviousTeam'] = df.groupby('PlayerID')['TeamName'].shift()

>>> df
   ClubID    FromDate  PlayerID TeamName      ToDate  c_Person PreviousTeam
0       1  2010-01-01         1   Club A  2012-01-01  Player 1          NaN
1       2  2012-02-01         1   Club B  2015-02-01  Player 1       Club A
2       3  2015-05-01         1   Club C  2018-02-01  Player 1       Club B
3       1  2010-01-01         2   Club A  2018-02-02  Player 2          NaN
4       1  2018-03-02         2   Club A  2020-02-01  Player 2       Club A

然而，如果球员被转移到同一支球队，前支球队与当前球队相同（第 4 行）。所以应用下面的操作来解决这个问题：

df['FromClub'] = df[df['PreviousTeam'] != df['TeamName']]['PreviousTeam']

最后从ToClub中可以通过观察球员转会的时间得到FromClub列：

df['ToClub'] = df[~df['FromClub'].isna()]['TeamName']

>>> df.drop('PreviousTeam',axis=1)
      ClubID    FromDate  PlayerID TeamName      ToDate  c_Person FromClub  ToClub
0       1  2010-01-01         1   Club A  2012-01-01  Player 1      NaN     NaN
1       2  2012-02-01         1   Club B  2015-02-01  Player 1   Club A  Club B
2       3  2015-05-01         1   Club C  2018-02-01  Player 1   Club B  Club C
3       1  2010-01-01         2   Club A  2018-02-02  Player 2      NaN     NaN
4       1  2018-03-02         2   Club A  2020-02-01  Player 2      NaN     NaN

因此，将所有内容都放在一个函数中，您只需使用数据框调用下面的内容即可获得所需的输出：

def fill_club_details(df):
    df['PreviousTeam'] = df.groupby('PlayerID')['TeamName'].shift()
    df['FromClub'] = df[df['PreviousTeam'] != df['TeamName']]['PreviousTeam']
    df['ToClub'] = df[~df['FromClub'].isna()]['TeamName']
    return df.drop('PreviousTeam',axis=1)