Pandas 按标记记录并应用回原始数据帧

下面是一个数据框，其中包含组和一个名为input的列。Id要创建第二列，该列将标记组输入的列的第一次出现，对于组中的其余记录，将其设置为0。以下是一个例子：

original_df = pd.DataFrame({'group': ['a','a','a','b','b','c','c','c','c','c','c','c','c'], 
                            'input': [0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1]})

   group  input
0      a      0
1      a      1
2      a      1
3      b      0
4      b      0
5      c      0
6      c      0
7      c      0
8      c      0
9      c      1
10     c      1
11     c      1
12     c      1

desired_df = pd.DataFrame({'group': ['a','a','a','b','b','c','c','c','c','c','c','c','c'], 
                            'input': [0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1],  
                            'desired_input': [0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0]})

   group  input  desired_input
0      a      0              0
1      a      1              1
2      a      1              0
3      b      0              0
4      b      0              0
5      c      0              0
6      c      0              0
7      c      0              0
8      c      0              0
9      c      1              1
10     c      1              0
11     c      1              0
12     c      1              0

尝试删除重复项：

将熊猫作为pd导入
作为pd进口熊猫
df=pd.DataFrame(
{'group'：['a'，'a'，'b'，'b'，'c'，'c'，'c'，'c'，'c'，'c'，'c'，'c']，
“输入”：[0,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1]}）
df['flag']=df[df['input'].eq（1）]\
.drop_duplicates（['group']，keep='first'）['input']
df['flag']=df['flag'].fillna（0）.astype（int）
打印（df）

df

：

   group  input  flag
0      a      0     0
1      a      1     1
2      a      1     0
3      b      1     1
4      b      1     0
5      c      0     0
6      c      0     0
7      c      0     0
8      c      0     0
9      c      1     1
10     c      1     0
11     c      1     0
12     c      1     0

---

不幸的是，当组之间有连续的1时，此操作失败。幸运的是，结果仍然相同，当组之间有连续的1时，此操作失败。参见示例DF:original_DF=pd.DataFrame（{'group'：[a'，'a'，'a'，'b'，'b'，'c'，'c'，'c'，'c'，'c'，'c'，'c'，'c']，'input'：[0,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1]}好的。不同的方法。第一次我不明白你所说的组间连续1是什么意思。请看编辑。