我有两个足球信息的数据框：

• matches：单个匹配的信息。包含进行比赛的联赛ID、比赛日期、比赛赛季的列，并有22列球员ID（home_player_1、home_player_2、... home_player_11，away_player_1，away_player_2，... away_player11），用于开始比赛的每个玩家。
• player_attributes：随时间记录的单个玩家的属性信息。每个球员在每个赛季都有多个记录，因此每行都有一个date列，指示该行中的数据是何时记录的。这很重要，因为这意味着玩家ID列不是唯一索引。

我想在球员属性数据框中添加一个league_id列，这样我就可以知道在记录该行中的特定属性时，球员处于哪个联赛。
到目前为止我所做的：

• 基于每行date列中的值，在播放器属性df中添加season列
• 创建了一个新的player_matches df，列为match_id，player_id，season，league_id。这个df中的每个match id都显示在22行中（一行表示开始比赛的每个球员的id）。

我使用这个player_matches df的目的是通过将球员id和赛季匹配到player_matches行，然后使用该行的联赛id值，来找到球员属性表中每行的联赛id。问题是我还没有找到一个有效的方法来做到这一点。球员属性df包含121 k行，球员匹配表包含321 k行，所以普通的简单索引/掩码/合并不起作用。我试着这样使用apply：

def get_league_id(row):
    player_api_id = row['player_api_id']
    season = row['season']

    match_row = player_matches[(player_matches['player_api_id'] == player_api_id) & (player_matches['season'] == season)].iloc[0]
    league_id = match_row['league_id']

    return league_id

player_attributes.apply(get_league_id, axis=1)

然而，这给出了错误：“索引错误：单个位置索引器越界”。我注意到错误直到第13行才发生，所以基本上这段代码player_attributes.head(12).apply(get_league_id, axis=1)可以工作。
知道为什么会出现这个错误吗？或者你有一个替代的方法，将工作？