Python 3.x 基于某些条件填充熊猫栏的逻辑

我正在寻求帮助，以找到一个关于如何通过应用一些条件将新列添加到df的良好逻辑

将根据某些条件创建列“O”（min_Play）：

如果一名球员没有被替换，他的比赛时间将是“G”列（时间）中的值

如果它被替换，他的游戏时间将是“N”（subs）列中的值 剩余的时间将添加到与他被替换的球员的同一列“O”（min_Play）

例如：

“J”（姓名）栏中的球员“安东尼奥M.”未被替换，“N”（替补）栏=>min_played=time（94.54=94.54）

“J”（姓名）栏中的玩家“Bowen J.”替换为“Anderson F.” “伯恩J.”民_=89 “安德森F.”上场分钟数=94.54减去89=>上场分钟数总计=5.54 该值应添加到第13行的“min_played”列中

为什么第13排：因为他的名字在那里

对于每一轮，我都必须应用这个过程

#将结束时间转换为浮点
def将_转换为_浮点（x）：
删除_char=lambda x:x.replace（''，''）.replace（''：''，''）
temp_list=remove_char（x）.split（“+”）
返回和（[临时列表中i的浮动（i）]）
df['time']=df['time']。应用（将\u转换为\u浮点）
#将子输出时间转换为浮点
已播放的def min_（x）：
尝试：
最小值=x.split（“”[0]。替换（“”，“”）
返回convert_to_float（最小播放时间）
除：
通过
df['min_played']=df['subs']。应用（min_played）
indx=0
对于df[‘状态’]中的x：
如果（x='line-up'）&（df.loc[indx，'subs']是np.nan）==True：
df.loc[indx，'min_played']=df.loc[indx，'time']
如果（x！='line-up'）&（x！='sub'）==True：
df.loc[indx，'min_played']=0
indx+=1
过滤器=（df['status']=='line-up'）
df.loc[filter'，sub_min_played']=df.loc[filter'，time']-df.loc[filter'，min_played']
过滤器=（df[‘状态’！=‘排列’）和（df[‘状态’！=‘子’）
df.loc[Filter，‘sub_min_played’]=0
df['name']=df['name'].apply（lambda x:x.replace（“（C）”，”））
df.to_csv（'q.csv'）

根据您的用例，完整数据中可能有少数需要处理的边缘案例。但这应该是一个很好的起点

df = pd.read_csv('SOSample.csv')
def convert_to_float(x):
    remove_char = lambda x: x.replace(' ','').replace(':','.')
    temp_list = remove_char(x).split('+')
    return sum([float(i) for i in temp_list])

df['time'] = df['time'].apply(convert_to_float)

def min_played(time,subs,status):
    if status == 'line-up':
        if isinstance(subs,str):
            t = subs.split("'")[0]
            #eval to handle cases like `(90+3)`
            # eval("90+3") = 93
            return eval(t)
        else:
            return time
    return np.nan
    
def sub_min_played(time,status,min_played):
    if time != min_played:
        return time-min_played
        
df['min_played'] = df.apply(lambda x: min_played(x.time,x.subs,x.status),axis=1)
df['sub_min_played'] = df.apply(lambda x: sub_min_played(x.time,x.status,x.min_played),axis=1)

df

输出：

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请提供示例数据和您当前的问题代码本身，而不是屏幕截图。完成所有操作后，我已更新我的postAdded my solution