Python 基于另一列的条件ffill

我试图有条件地ffill一个值，直到第二列遇到一个值，然后重置第一列值。实际上，第一列是一个“开”开关，直到“关”开关（第二列）遇到一个值为止。我还没有一个使用ffill和where的工作示例

输入示例：

Index   Start   End
0       0       0
1       0       0
2       1       0
3       0       0
4       0       0
5       0       0
6       0       1
7       0       0
8       1       0
9       0       0
10      0       0
11      0       0
12      0       1
13      0       1
14      0       0

期望输出：

Index   Start   End
0       0       0
1       0       0
2       1       0
3       1       0
4       1       0
5       1       0
6       1       1
7       0       0
8       1       0
9       1       0
10      1       0
11      1       0
12      1       1
13      0       1
14      0       0

编辑：

处理基于另一列设置的值时会出现问题。逻辑如下：开始应为零，直到R列低于25，然后为正，直到R列高于80，循环应重复。然而，在第13行，Start被莫名其妙地设置为1，尽管不符合标准

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=100), columns=['R'])
df['Start'] = np.where((df.R < 25), 1, 0)
df['End'] = np.where((df.R > 80), 1, 0)
df.loc[df['End'].shift().eq(0), 'Start'] = df['Start'].replace(0, np.nan).ffill().fillna(0).astype(int)

尝试：

[外]

---

我已经编辑了这个问题，并提供了一个更详细的问题示例。

“在索引
10
处的R列低于20之前，开始应为零，
R
为
24
。”。。？为什么在这种情况下“开始”是1？我的错，它应该说明“R列低于25”。这个很棘手。我的建议是用经过编辑的解释和样本数据来回答一个新问题。这样，您将从其他人那里获得更高的可视性和更好的解决方案。
        R   Start  End
0       58  0       0
1       98  0       1
2       91  0       1
3       69  0       0
4       55  0       0
5       57  0       0
6       64  0       0
7       75  0       1
8       78  0       1
9       90  0       1
10      24  1       0
11      89  1       1
12      36  0       0
13      70  **1**   0


df.loc[df['End'].shift().eq(0), 'Start'] = df['Start'].replace(0, np.nan).ffill().fillna(0).astype(int)

    Start  End
0       0    0
1       0    0
2       1    0
3       1    0
4       1    0
5       1    0
6       1    1
7       0    0
8       1    0
9       1    0
10      1    0
11      1    0
12      1    1
13      0    1
14      0    0