Python 在一列中保留第一个值，而另一列等于一个值？

我希望在一列中保留第一个值，而另一列不等于零。对于B列，值在-1、0和1之间交替。对于C列，值等于任何整数。目标是在B列等于零时保持C列的第一个值。当前数据帧如下所示：

   A  B C 
1  8  1 9  
2  2  1 1  
3  3  0 7  
4  9  0 8  
5  5  0 9  
6  6  0 1  
7  1  1 9  
8  6  1 10 
9  3  0 4  
10 8  0 8  
11 5  0 9  
12 6  0 10 

   A  B C 
1  8  1 9  
2  2  1 1  
3  3  0 7  
4  9  0 7  
5  5  0 7  
6  6  0 7  
7  1  1 9  
8  6  1 10 
9  3  0 4  
10 8  0 4  
11 5  0 4  
12 6  0 4 
13 3  1 9 

生成的数据帧应如下所示：

   A  B C 
1  8  1 9  
2  2  1 1  
3  3  0 7  
4  9  0 8  
5  5  0 9  
6  6  0 1  
7  1  1 9  
8  6  1 10 
9  3  0 4  
10 8  0 8  
11 5  0 9  
12 6  0 10 

   A  B C 
1  8  1 9  
2  2  1 1  
3  3  0 7  
4  9  0 7  
5  5  0 7  
6  6  0 7  
7  1  1 9  
8  6  1 10 
9  3  0 4  
10 8  0 4  
11 5  0 4  
12 6  0 4 
13 3  1 9 

---

您需要首先在列

C

中按条件创建

NaN

s，然后按

ffill

添加值：

mask = (df['B'].shift().fillna(False)).astype(bool) | (df['B'])
df['C'] = df.loc[mask, 'C']
df['C'] = df['C'].ffill().astype(int)
print (df)
    A  B   C
1   8  1   9
2   2  1   1
3   3  0   7
4   9  0   7
5   5  0   7
6   6  0   7
7   1  1   9
8   6  1  10
9   3  0   4
10  8  0   4
11  5  0   4
12  6  0   4
13  3  1   9

或者使用，如果所有值的类型都是整数，则添加

astype

：

mask = (df['B'].shift().fillna(False)).astype(bool) | (df['B'])
df['C'] = df['C'].where(mask).ffill().astype(int)
print (df)
    A  B   C
1   8  1   9
2   2  1   1
3   3  0   7
4   9  0   7
5   5  0   7
6   6  0   7
7   1  1   9
8   6  1  10
9   3  0   4
10  8  0   4
11  5  0   4
12  6  0   4
13  3  1   9

---

两种解决方案在实施时都是正确的。谢谢，我很感激！我认为没有，因为缺少9:（检查新的解决方案我没有找到，谢谢。出于我的目的，此解决方案有效，因为C列是计算新值的辅助列。在B列最后一个0值下方延伸的行中似乎存在不匹配，这可能是由于B列上的移位。再次感谢！