Python 分组方式和设置列值

我有一个关于熊猫数据帧操作的问题。 假设我有一个数据帧

    DF
    A   Date    C
0   1   1-jan   0
1   1   2-jan   1
2   1   3-jan   0
3   2   4-jan   0
4   2   5-jan   0
5   2   6-jan   1
6   3   7-jan   1
7   3   8-jan   0
8   3   9-jan   0

如果我们假设A列是account_ID，那么我想做的是，对于每个帐户，如果我们在该日期之前（基于date列）已经在该列C中观察到1，则将该列C值设置为1。例如，对于帐号1，我将在1月2日之后使C列中的所有值等于1。对于账号3，所有C列值将在1月7日后为1

---

你最好让它更具可读性，并强调你正在尝试做的事情，弄清楚这两个dfs到底发生了什么是令人困惑的。很抱歉说得含糊不清，我已经尝试让描述更清楚

    Output
   A    Date    C
0   1   1-jan   0
1   1   2-jan   1
2   1   3-jan   1
3   2   4-jan   0
4   2   5-jan   0
5   2   6-jan   1
6   3   7-jan   1
7   3   8-jan   1
8   3   9-jan   1

df['C'] = df['C'].replace(0 , np.nan)
df['C'] = df.groupby('A')['C'].fillna(method = 'ffill').fillna(0)



Out[14]:
    A   Date    C
0   1   1-jan   0
1   1   2-jan   1
2   1   3-jan   1
3   2   4-jan   0
4   2   5-jan   0
5   2   6-jan   1
6   3   7-jan   1
7   3   8-jan   1
8   3   9-jan   1