Pandas：多次替换值直到结束

Question

我有一个这样的熊猫 df：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'sales':[114,114,114,113,12,10,8500,8666]})

这是销售的累积数据。 数据中有一个错误：一些观察结果是错误的。 （没有值可以大于前一个：即 8500 和 8666 不正确） 我想用之前的值替换这些值。

我试过了

df['above'] = df.sales.shift(1)
df.loc[df.above < df.sales, 'sales'] = df.above

但是这段代码只能工作一次，如何扩展这段代码以替换所有值直到系列结束（与上一个）？

想要的结果应该是这样的：

Answer 1

您可以按条件将值替换为NaNs，然后将ffill - fillna 与method='ffill' 一起使用：

df.loc[df.above < df.sales, 'sales'] = np.nan
df['sales'] = df['sales'].ffill()
print (df)
   sales   above
0  114.0     NaN
1  114.0   114.0
2  114.0   114.0
3  113.0   114.0
4   12.0   113.0
5   10.0    12.0
6   10.0    10.0
7   10.0  8500.0

与使用mask 相同，默认情况下替换为NaNs，如果始终为整数值，则最后转换为int：

df = pd.DataFrame({'sales':[114,114,114,113,12,10,8500,8666]})

df['sales'] = df['sales'].mask(df.sales.shift(1) < df.sales).ffill().astype(int)
print (df)
   sales
0    114
1    114
2    114
3    113
4     12
5     10
6     10
7     10

编辑：

df = pd.DataFrame({'sales':[114,114,114,113,12,10,8500,8400]})

df['sales'] = df['sales'].mask((df.sales.shift(1) < df.sales).cumsum() > 0).ffill().astype(int)
print (df)
   sales
0    114
1    114
2    114
3    113
4     12
5     10
6     10
7     10

详情：

print ((df.sales.shift(1) < df.sales).cumsum())
0    0
1    0
2    0
3    0
4    0
5    0
6    1
7    1
Name: sales, dtype: int32

print ((df.sales.shift(1) < df.sales).cumsum() > 0)
0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5    False
6     True
7     True
Name: sales, dtype: bool

Answer 2

这个怎么样？

df.loc[df['sales'] > 200] = 10

参考：https://stackoverflow.com/a/38467449/4772042

'200' 是我捕获的正确值。将其更改为所需的值。