Question

我想根据条件的第一个实例“前填充” DataFrame中新列的值。这是一个基本示例：

import pandas as pd
import numpy as np

x1 = [1,2,4,-3,4,1]

df1 = pd.DataFrame({'x':x1})

我想向df1添加一个新列-'condition'-在出现负数时该值为1，否则为0，我希望其余找到负数后，将该列的值设置为1

所以，我将寻找所需的输出，如下所示：

    condition   x
0   0   1
1   0   2
2   0   4
3   1   -3
4   1   4
5   1   1

Answer 1

到目前为止，还没有人使用cummax：

In [165]: df1["condition"] = (df1["x"] < 0).cummax().astype(int)

In [166]: df1
Out[166]: 
   x  condition
0  1          0
1  2          0
2  4          0
3 -3          1
4  4          1
5  1          1

Answer 2

使用np.cumsum：

df1['condition'] = np.where(np.cumsum(np.where(df1['x'] < 0, 1, 0)) == 0, 0, 1)

输出：

   x  condition
0  1          0
1  2          0
2  4          0
3 -3          1
4  4          1
5  1          1

Answer 3

您可以在此处使用布尔序列：

df1['condition'] = (df1.index >= (df1['x'] < 0).idxmax()).astype(int)

print(df1)

   x  condition
0  1          0
1  2          0
2  4          0
3 -3          1
4  4          1
5  1          1

有条件地填充dataframe列的所有后续值

3 个答案: