Pandas DataFrame 将连续值设置为 nan，直到列中的值发生变化

Question

我有以下 DataFrame，其中 Value 指的是我的观察结果，Criterion 表示，当 Value 应设置为 np.nan。

Value	Criterion
3	0
3	0
5	1
7	0
2	0
2	0
8	1
8	0
8	0
1	0

每当 Criterion 等于 1 时，我想在同一行中设置 Value，以及所有连续的 Values 归零，直到 Value 改变。所需的输出应如下所示。

Value	Criterion
3	0
3	0
nan	1
7	0
2	0
2	0
nan	1
nan	0
nan	0
1	0

Answer 1

按 Value 列中的连续值创建组并测试 Criterion 中是否至少有一个 1，然后在 Series.mask 中设置每个组 NaN :

s = df['Value'].ne(df['Value'].shift()).cumsum()

df['Value'] = df['Value'].mask(df['Criterion'].groupby(s).transform('any'))
print (df)
   Value  Criterion
0    3.0          0
1    3.0          0
2    NaN          1
3    7.0          0
4    2.0          0
5    2.0          0
6    NaN          1
7    NaN          0
8    NaN          0
9    1.0          0

或者如果需要测试第一个值是 1 列 Criterion 中的每个连续组，请使用：

s= df['Value'].ne(df['Value'].shift()).cumsum()

df['Value'] = df['Value'].mask(df['Criterion'].groupby(s).transform('first').eq(1))

Pandas DataFrame 将连续值设置为 nan，直到列中的值发生变化

Pandas DataFrame set consecutive values to nan until value in column changes

python

numpy

nan

dataframe

pandas