あるサッカーの試合の一連の攻撃を分類するためのコードが知りたい

Question

前提・実現したいこと

タイトルの通り、あるサッカーの試合における、一連の攻撃(攻撃開始時点から終了時点まで)ごとにリストを作成したいです。
あるサッカーの試合のトラッキングデータが与えられています。そのデータの中では、どちらのチームがその時点でボール保持しているか知るために、ホームチームのボール保持時は”1”、アウェーチームのボール保持時は”2”、という二つの値で表されています。この二つの値の切り替わりで、どちらが攻撃をしているか判別することが可能です。
ex)
" "選手名"　　　　"攻撃アクション名"　 　"攻撃判別値(1,2)"
0　　　　選手1　　　　　　　パス　　　　　　　　　1
1　　　　選手2　　　　　　トラップ　　　　 　　　1
2 選手2　　　　　　　パス　　　　　　　　　1
3 選 手3 　　　トラップ 　　　　　1
･ ･　　　　　　　　　　･　　　　　　　　　　　･
･ ･　　　　　　　　　　･　　　　　　　　　　　･
･　　　　・　　　　　　　　　　･　　　　　　　　　･
105 　選手58 　 タックル 　　　 2
106　　　選手58　　　　　　パス　　　　　　　　　2
107　　　選手59　　　　　トラップ　　　　　　　　2

このように攻撃判別値によって、どちらのチームが攻撃をしているかを判別することができます。
この値を切り替わりを用いて、一連の攻撃の抽出をし、攻撃の時系列データを作りたいと考えています。一試合には攻撃の切り替わりが何度も存在します。攻撃が切り変わる度に一つの攻撃が生まれます。その一つずつを分けて抽出し、一つのリストにするためのプログラムを教えて頂きたいです。

トラッキングデータの説明
与えられているトラッキングデータは、データフレームで与えられています。
各列には、”どちらのチームが攻撃しているか”、”選手の背番号”、”攻撃アクション名”などあります。
行には、試合のフレーム毎の推移が表現されています。例えば、選手1が選手2にパスしたとすると、
0　選手1　パス
1　選手2　トラップ
のように書かれています。

python3

Comments

[can110]

どのような結果が欲しいのかがいまひとつ分かりませんので単純な入力・出力例をいくつか提示ください。

Answer 1

攻撃の切り替わり、すなわち攻撃判別値の値が変わった行ごとにデータフレームを分割したいということでしょうか？
であれば以下のような流れでできそうです。

まずdf[～].ne(df[～].shift())にて値の切り替わったところがTrueになる列をつくり、それを.cumsumで累計します。
すると、攻撃ごとに連番を振ることができます。
次にgroupbyによって連番（＝攻撃）ごとのレコードのインデックスを得ることができます。
あとは攻撃毎に元データフレームからレコードを抽出すればよいです。

import pandas as pd

a = [1,2,2,1,1,1,2]
df = pd.DataFrame({'no':[i+1 for i in range(len(a))],'attack':a})

df['ano'] = df['attack'].ne(df['attack'].shift()).cumsum()
print(df)
"""
   no  attack  ano
0   1       1    1
1   2       2    2
2   3       2    2
3   4       1    3
4   5       1    3
5   6       1    3
6   7       2    4
"""

dfs = []
grp = df.groupby('ano')
for ids in grp.groups.values():
    dfs.append(df.iloc[ids].drop(columns=['ano']))

for df in dfs:
    print(df)
"""
   no  attack
0   1       1
   no  attack
1   2       2
2   3       2
   no  attack
3   4       1
4   5       1
5   6       1
   no  attack
6   7       2
"""