Question

我在pandas数据框中的数据如下所示：

      dummy group
0       0    A1
1       0    A1
2       0    A1
3       1    A1
4       0    A1
5       0    A1
6       0    B2
7       0    B1
8       0    B2
9       0    B2
10      0    B2
11      0    B2

我正在尝试从前一个填充A1的剩余值，还有其他值。使用ffill摆脱NaN非常直接，但我真的可以在这个条件填充上使用一些帮助。感谢

修改

结果应该如下：

      dummy group
0       0    A1
1       0    A1
2       0    A1
3       1    A1
4       1    A1
5       1    A1
6       0    B2
7       0    B1
8       0    B2
9       0    B2
10      0    B2
11      0    B2

Answer 1

如果我找到了你，并且你想要从第一个开始，并且虚拟中只有零和零，那么你可以使用numpy cumsum：

>>> df['dummy'] = df.groupby('group')['dummy'].transform(np.cumsum)
>>> df.ix[df['dummy']!=0, 'dummy'] = 1
>>> df
    dummy group
0       0    A1
1       0    A1
2       0    A1
3       1    A1
4       1    A1
5       1    A1
6       0    B2
7       0    B1
8       0    B2
9       0    B2
10      0    B2
11      0    B2

[12 rows x 2 columns]

Python / pandas：如何从组中的特定值转发文件

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