如何在Pandas DataFrame中为球员匹配对应俱乐部并创建Club列？

完全可以用Python结合Pandas实现这个需求，核心思路是先标记出俱乐部行并向下填充俱乐部名称，再过滤掉不需要的行，具体步骤如下：

步骤说明 #

• 识别数据中的俱乐部行：这类行的Player列是俱乐部名称，且Age、Nat.列为空值
• 将俱乐部名称向下填充，让其下方的球员行自动继承对应的俱乐部
• 过滤掉原始数据中的俱乐部行，保留表头行和球员行

完整代码 #

import pandas as pd

# 原始数据
df = pd.DataFrame([['Arsenal FC', '', ''],
                   ['In', 'Age', 'Nat.'],
                   ['Leandro Trossard', 28, 'Belgium'],
                   ['Jakub Kiwior', 22, 'Poland'],
                   ['Jorginho', 32, 'Italy'],
                   ['Chelsea FC', '', ''],
                   ['In', 'Age', 'Nat.'],
                   ['Enzo Fernández ', 22, 'Argentina'],
                   ['Mykhaylo Mudryk', 22, 'Ukraine'],
                  ], columns=['Player', 'Age', 'Nat.'])

# 1. 创建Club列，标记俱乐部行
df['Club'] = df.apply(lambda row: row['Player'] if row['Age'] == '' and row['Nat.'] == '' else pd.NA, axis=1)
# 2. 向下填充俱乐部名称，确保球员行匹配对应俱乐部
df['Club'] = df['Club'].ffill()
# 3. 过滤掉原始的俱乐部行（即Player等于Club的行）
df = df[df['Player'] != df['Club']].reset_index(drop=True)

# 查看结果
print(df)

输出结果 #

Player  Age      Nat.         Club
0               In  Age     Nat.         <NA>
1  Leandro Trossard   28   Belgium  Arsenal FC
2      Jakub Kiwior   22    Poland  Arsenal FC
3          Jorginho   32     Italy  Arsenal FC
4               In  Age     Nat.         <NA>
5   Enzo Fernández    22  Argentina  Chelsea FC
6  Mykhaylo Mudryk   22    Ukraine  Chelsea FC

内容的提问来源于stack exchange，提问作者code_machine