Python 根据条件在数据帧中的列中生成值，并向下复制粘贴值

我想在我的数据集中创建两个新列（AA&BB），根据a或B中的值的条件（is=1）以及C中的条件填充。AA只查看a和C，BB只查看B和C。如果满足条件，则值1将打印在AA或BB列中，直到被C中的条件中断

在下面的A列示例中，索引1满足该条件，并在AA列中打印1，直到索引4，其中在C列中可以找到1，这否定了先前的条件，并恢复打印0。索引6中的B列也是如此，它在索引9处被C列中的条件中断

index   A   B   C   AA  BB
0       0   0   0   0   0
1       1   0   0   1   0
2       0   0   0   1   0
3       0   0   0   1   0
4       0   0   1   0   0
5       0   0   0   0   0
6       0   1   0   0   1
7       0   0   0   0   1
8       0   0   0   0   1
9       0   0   1   0   0

我在网上找到了下面的解决方案，但它似乎不起作用

for i, b in enumerate(df.iterrows()):
        if b[1]['A'] == 1.0:
            AA = 1            
        elif b[1]['B'] == 1.0:
            BB = 1
        elif b[1]['C'] == 1.0:
            AA = 0
            BB = 0
        df.loc[i]['AA'] = AA
        df.loc[i]['BB'] = BB

---

编辑：发现C值未正确设置AA和BB为零的打字错误。

让我们试试这个。使用

idxmax

查找第一个

1

出现在

A

和

B

中的索引。使用它们对

A

-

C

和

B

-

C

进行切片。接下来，

cumsum

并将负值剪裁到

0

并分配到

AA

，

BB

。最后，

fillna

并转换为

int

i_a = df.A.idxmax()
i_b = df.B.idxmax()
df['AA'] = (df.A - df.C).loc[i_a:].cumsum().clip(lower=0)
df['BB'] = (df.B - df.C).loc[i_b:].cumsum().clip(lower=0)
df.loc[:, ['AA', 'BB']] = df.loc[:, ['AA', 'BB']].fillna(0).astype(int)

Out[1844]:
   index  A  B  C  AA  BB
0  0      0  0  0  0   0
1  1      1  0  0  1   0
2  2      0  0  0  1   0
3  3      0  0  0  1   0
4  4      0  0  1  0   0
5  5      0  0  0  0   0
6  6      0  1  0  0   1
7  7      0  0  0  0   1
8  8      0  0  0  0   1
9  9      0  0  1  0   0

---

如果A在C

1

之后有第二个

1

，会发生什么情况？也就是说，如果索引

7

处

A

为

1

，则

AA

的值是多少？使用if语句代替ELIF语句。如果满足第一个条件，它将移动到下一行，因此不会解决第三个elifstatement@AndyL. 如果A有第二个1，则需要重复此过程，例如，将A 1放入AA列并开始复制粘贴，直到它满足C条件而中断为止。@BramvanHoutI使用if语句尝试了它，但不幸地得到了相同的结果。代码工作（例如）没有错误，但AA或BB中也没有值

i_a = df.A.idxmax()
i_b = df.B.idxmax()
df['AA'] = (df.A - df.C).loc[i_a:].cumsum().clip(lower=0)
df['BB'] = (df.B - df.C).loc[i_b:].cumsum().clip(lower=0)
df.loc[:, ['AA', 'BB']] = df.loc[:, ['AA', 'BB']].fillna(0).astype(int)

Out[1844]:
   index  A  B  C  AA  BB
0  0      0  0  0  0   0
1  1      1  0  0  1   0
2  2      0  0  0  1   0
3  3      0  0  0  1   0
4  4      0  0  1  0   0
5  5      0  0  0  0   0
6  6      0  1  0  0   1
7  7      0  0  0  0   1
8  8      0  0  0  0   1
9  9      0  0  1  0   0