我有一個這樣的數據框： Bool Hour0 False 121 False 242 False 123 False 244 True 125 False 246 False 127 False 248 False 129 False 2410 False 1211 True 24我想將“布爾”列中的真值回填到“小時”第一次達到“12”時的點。結果將是這樣的： Bool Hour Result0 False 12 False1 False 24 False2 False 12 True <- desired backfill3 False 24 True <- desired backfill4 True 12 True5 False 24 False6 False 12 False7 False 24 False8 False 12 False9 False 24 False10 False 12 True <- desired backfill11 True 24 True任何幫助是極大的贊賞！非常感謝！
3 回答
ibeautiful
TA貢獻1993條經驗 獲得超6個贊
這有點難以實現，這里我們可以使用groupbywith idxmax
s=(~df.Bool&df.Hour.eq(12)).iloc[::-1].groupby(df.Bool.iloc[::-1].cumsum()).transform('idxmax')
df['result']=df.index>=s.iloc[::-1]
df
Out[375]:
Bool Hour result
0 False 12 False
1 False 24 False
2 False 12 True
3 False 24 True
4 True 12 True
5 False 24 False
6 False 12 False
7 False 24 False
8 False 12 False
9 False 24 False
10 False 12 True
11 True 24 True
楊__羊羊
TA貢獻1943條經驗 獲得超7個贊
s連續創建一個 groupIDFalse并與它們分開True。Groupby on Hourequals12使用s. 使用變換sum和從每組的自下而上獲取oncumsum的計數，并返回on和的值True12True0orBool
s = df.Bool.ne(df.Bool.shift()).cumsum()
s1 = df.where(df.Bool).Bool.bfill()
g = df.Hour.eq(12).groupby(s)
df['bfill_Bool'] = (g.transform('sum') - g.cumsum()).eq(0) & s1 | df.Bool
Out[905]:
Bool Hour bfill_Bool
0 False 12 False
1 False 24 False
2 False 12 True
3 False 24 True
4 True 12 True
5 False 24 False
6 False 12 False
7 False 24 False
8 False 12 False
9 False 24 False
10 False 12 True
11 True 24 True
largeQ
TA貢獻2039條經驗 獲得超8個贊
IIUC，你可以這樣做：
s = df['Bool'].shift(-1)
df['Result'] = df['Bool'] | s.where(s).groupby(df['Hour'].eq(12).cumsum()).bfill()
輸出：
Bool Hour Result
0 False 12 False
1 False 24 False
2 False 12 True
3 False 24 True
4 True 12 True
5 False 24 False
6 False 12 False
7 False 24 False
8 False 12 False
9 False 24 False
10 False 12 True
11 True 24 True
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