Dataframe 如何根据数据帧中某些行与其他行的关系提取这些行
问题在于，由250万条记录组成的数据中存在一些错误。Col1表示累积质量，而col2表示增量。由于是累积质量，因此增量不能为-1。这就是简单数据的外观： ` d = {'col1': [10,11,11,11,10,10,10,11,11,12,12,12,16,16,15,15,15,16,16,17,17,16,16], 'col2': [0,1,0,0,-1,0,0,1,0,1,0,0,4,0,-1,0,0,1,0,1,0,-1,0]} df = pd.DataFrame(data=d) df` ` d={'col1'：[10,11,11,10,10,11,11,12,12,16,16,15,15,15,16,16,17,17,16,16]， 'col2'：[0,1,0,0，-1,0,0,1,0,1,0,0,4,0，-1,0,0,1,0,1,0，-1,0]} df=pd.DataFrame（数据=d） df` 例如，对于第五个元素，我可以看到值是10，而前一个是11。现在我想把col1的值从10改为11。问题是，我不知道如何写一个循环来检查零的位置，但是只有这个循环发生在-1之后。我认为有必要在下一步中找到它们的索引来更改col1中的masss值。或者，可以使用前一个值填充col1值，但仅当该值低于前一个值时？主要目的是什么纠正错误，使col2中的值不会低于0Dataframe 如何根据数据帧中某些行与其他行的关系提取这些行,dataframe,loops,Dataframe,Loops,问题在于，由250万条记录组成的数据中存在一些错误。Col1表示累积质量，而col2表示增量。由于是累积质量，因此增量不能为-1。这就是简单数据的外观： ` d = {'col1': [10,11,11,11,10,10,10,11,11,12,12,12,16,16,15,15,15,16,16,17,17,16,16], 'col2': [0,1,0,0,-1,0,0,1,0,1,0,0,4,0,-1,0,0,1,0,1,0,-1,0]} df = pd.DataFrame(data=d)