Pandas DataFrame 将连续值设置为 nan 直到列中的值发生变化

Question

我有以下 DataFrame，其中 Value 指的是我的观察结果，Criterion 表示何时应将 Value 设置为 @987654323 @。

Value	Criterion
3	0
3	0
5	1
7	0
2	0
2	0
8	1
8	0
8	0
1	0

每当 Criterion 等于 1 时，我想将同一行中的 Value 以及所有连续的 Value 设置为零直到 Value 改变。 所需的输出应如下所示。

Value	Criterion
3	0
3	0
nan	1
7	0
2	0
2	0
nan	1
nan	0
nan	0
1	0

Answer 1

通过Value列中的连续值创建组，并测试Criterion中是否至少有一个1，然后在Series.mask中为每个组设置NaN：

s = df['Value'].ne(df['Value'].shift()).cumsum()

df['Value'] = df['Value'].mask(df['Criterion'].groupby(s).transform('any'))
print (df)
   Value  Criterion
0    3.0          0
1    3.0          0
2    NaN          1
3    7.0          0
4    2.0          0
5    2.0          0
6    NaN          1
7    NaN          0
8    NaN          0
9    1.0          0

或者如果需要测试第一个值是1Criterion 列中的每个连续组，请使用：

s= df['Value'].ne(df['Value'].shift()).cumsum()

df['Value'] = df['Value'].mask(df['Criterion'].groupby(s).transform('first').eq(1))