Python 如何通过索引基于另一列更改一列的值

我有一个数据框，它有两列：

A    B

0    0
0    1
0    0
0    0 
0    0
0    1

我想有一些代码来检查B列，当找到a 1时，该索引中a列的值会像这样更改为1

A    B
0    0
1    1
1    0
1    0
1    0
1    1

我的代码是这样的，但它不是我想要的：

df['A']= np.where(df['B'] == 1,df['A'], '1')

你可以做：

df.loc[df['B'].idxmax():, 'A'] = 1
print(df)

输出

   A  B
0  0  0
1  1  1
2  1  0
3  1  0
4  1  0
5  1  1

如果要使用np.where，请执行以下操作：

df['A'] = np.where(df.index < df['B'].idxmax(), df['A'], 1)
print(df)

---

让我们试试

cummax

df['A']=df.B.cummax()
df
Out[302]: 
   A  B
0  0  0
1  1  1
2  1  0
3  1  0
4  1  0
5  1  1

df['A']=df.B.cummax()
df
Out[302]: 
   A  B
0  0  0
1  1  1
2  1  0
3  1  0
4  1  0
5  1  1