Python 通过在数据帧中运行最大值替换值

我有一个数据帧的格式

id  time  a  b
01    01  1  0
01    02  0  1
01    03  0  0
02    01  0  0
02    02  1  0
02    03  1  1
02    04  0  0

所以现在，输出应该是

id  time  a  b
01    01  1  0
01    02  1  1
01    03  1  1
02    01  0  0
02    02  1  0
02    03  1  1
02    04  1  1

---

这里，我按

id

进行分组，对于每个

id

，df按

时间进行排序。现在，我想用迄今为止看到的最大值替换
a
和
b
中的值。我想我可以对每组应用滚动最大值，但有没有更好的方法来实现这一点？
有点像累积最大值？：）

您必须为每个组调用它，但它胜过for循环，您也必须为每个组调用它。
列a和b可以用其累积最大值替换，如acdr建议的那样

这是一行：

df[["a","b"]] = df.groupby("id").cummax()[["a","b"]]

输出：

    id time a   b
0   1   1   1   0
1   1   2   1   1
2   1   3   1   1
3   2   1   0   0
4   2   2   1   0
5   2   3   1   1
6   2   4   1   1

我确实执行了
df['a']=df.groupby（'id'）['a'].apply（pd.cummax）
，但这给出了一个错误
AttributeError:'module'对象没有属性“cummax”
。不太清楚如何使用cummax！谢谢：）这些答案有帮助吗？