如何保存与pandas中的特定条件匹配的先前结果

Question

我想知道如何保存之前的结果，该结果与后面的每一行中的某些条件（df['condition']）相匹配。我知道如何使用 for 循环来做到这一点，但我知道在使用 pandas 时应该避免它们。下面是一个例子。列 df['desired_result] 代表我想要实现的目标。import pandas as pdimport numpy as npdates = pd.date_range('1/1/2000', periods=10)values = np.arange(10.0, 20.0, 1.0)data = {'date': dates, 'value': values}df = pd.DataFrame.from_dict(data)df['condition'] = [False, False, True, True, False, True, False, False, True, False]df_valid = df[df['condition']]df['desired_result'] = [np.nan, np.nan, 12, 13, 13, 15, 15, 15, 18, 18]

Answer 1

# use df.where based on your condition and assign it to a new col

# Anywhere column condition is True return the value else return NaN

# then add ffill to forward fill NaN values

df['r'] = df['value'].where(df['condition'] == True, np.nan).ffill()

        date  value  condition  desired_result     r

0 2000-01-01   10.0      False             NaN   NaN

1 2000-01-02   11.0      False             NaN   NaN

2 2000-01-03   12.0       True            12.0  12.0

3 2000-01-04   13.0       True            13.0  13.0

4 2000-01-05   14.0      False            13.0  13.0

5 2000-01-06   15.0       True            15.0  15.0

6 2000-01-07   16.0      False            15.0  15.0

7 2000-01-08   17.0      False            15.0  15.0

8 2000-01-09   18.0       True            18.0  18.0

9 2000-01-10   19.0      False            18.0  18.0