Python 3.x Python：替换while循环以使用shift值更新数据帧的行

我有一个数据帧df：

索引分支标志序列
1 X 0 A
2 X 1 B
3x1c
4x1d
5x0e
6x1f
7 X 0克
8 X 0小时
9Y0I
10 Y 1 J
11 Y 1 K

我需要更新序列列，如下所示： 对于每个分支，具有等于1的标志的所有序列的值应与位于上方的具有等于0的标志的行（具有等于0的标志的第一行）的序列的值相同。我已经使用下面的While循环实现了这一点，但是由于我的数据帧有大约2百万行，我想找到一种“Pythonic”方法来更有效地实现这一点

我已经用While循环解决了这个问题，但是我想找到一种类似python的方法来提高效率（对于使用While循环的170万行，大约250秒）

而np.logical_和（df['Flag']==1，df['Sequence'！=df['Sequence'].shift（1））.any（）：
df['Sequence']=np.其中（df['Flag']==1，df['Sequence'！=df['Sequence'].shift（1），df['Sequence'].shift（1），df['Sequence']））
数据帧
索引分支标志序列
1 X 0 A
2x1b
3x1c
4x1d
5 X 0 E
6x1f
7 X 0克
8 X 0小时
9Y0I
10 Y 1 J
11 Y 1 K
输出：
索引分支标志序列
1 X 0 A
2 X 1 A
3 X 1 A
4 X 1 A
5 X 0 E
6x1e
7 X 0克
8 X 0小时
9Y0I
10 Y 1 I
11 Y 1 I

我之前发布的解决方案确实不正确

试试这个：

df.Sequence[df.Flag == 1] = np.nan
df.Sequence.ffill(inplace=True)

结果:

╔═══════╦════════╦══════╦══════════╗
║ Index ║ Branch ║ Flag ║ Sequence ║
╠═══════╬════════╬══════╬══════════╣
║     1 ║ X      ║    0 ║ A        ║
║     2 ║ X      ║    1 ║ A        ║
║     3 ║ X      ║    1 ║ A        ║
║     4 ║ X      ║    1 ║ A        ║
║     5 ║ X      ║    0 ║ E        ║
║     6 ║ X      ║    1 ║ E        ║
║     7 ║ X      ║    0 ║ G        ║
║     8 ║ X      ║    0 ║ H        ║
║     9 ║ Y      ║    0 ║ I        ║
║    10 ║ Y      ║    1 ║ I        ║
║    11 ║ Y      ║    1 ║ I        ║
╚═══════╩════════╩══════╩══════════╝

---

嗨，谢谢。我已经测试了您的解决方案，但不幸的是，它只更新了1个A/E/I，与上面结果中描述的不一样，只更新了1条指令。你的意思是你的解决方案是使用“掩码”解决方案而不是使用np.where吗？@Jon1谢谢你指出这一点。我在空闲时测试它，我可能多次运行该语句，这就是为什么它对我有效。我已经修改了解决方案。看看它是否能给你预期的结果。注意：我在这里没有考虑组（基于

分支

列）。所以，如果这会引起任何问题，请告诉我。非常感谢。我已经测试过了，对我来说似乎还可以。我应该将它与我的数据集一起使用，并让您随时了解最新情况。然后，我当然会验证您非常pythonic的解决方案。当你拥有它时，它看起来很简单：-）辉煌的解决方案，据我所知，这是一个真正的pythonic解决方案：简单而有效！为我的180万行节省215秒。有些人会发现这一点很明显，但需要用Python的方法来找到它。再次感谢。@Jon1欢迎：）。。不过，请注意我对小组的看法。这个解决方案不考虑它。这对您有效，因为在每个组的开头，标志中都有一个

0

。这可能就是数据的结构。但是，如果分支行

Y

在

Flag

列中没有任何

0

s，则前面组的最后一个序列值将在此处填充。我只是想指出这一点。很高兴它帮助了你。