Pandas DataFrame基於條件重復值

Question

我正在嘗試根據列中的條件重復DataFrame中的行值。 如果列Change中的值= 1，那么我想重復A，B和C列中的值，直到下一個Change = 1。

index = pandas.date_range('20000131', periods=5)
columns = ['A', 'B', 'C', 'Change']

data = {'A': pandas.Series([False, True, False, True, False], index=index)
    , 'B': pandas.Series([True, True, False, False, False], index=index)
    , 'C': pandas.Series([True, False, True, True, True], index=index)
    , 'Change' : pandas.Series([1,0,0,1,0], index=index)}

結果：

                A      B      C  Change
2000-01-31  False   True   True       1
2000-02-01   True   True  False       0
2000-02-02  False  False   True       0
2000-02-03   True  False   True       1
2000-02-04  False  False   True       0

期望的結果：

                A      B      C  Change
2000-01-31  False   True   True       1
2000-02-01  False   True   True       0
2000-02-02  False   True   True       0
2000-02-03   True  False   True       1
2000-02-04   True  False   True       0

這是我能夠使用shift（）得到的最接近的，但它只能持續一行。 我需要它持續N行。 在下面的示例中，它在第三行（或第0行，第0行）中分解。

print pandas.DataFrame(numpy.where(pandas.DataFrame(df['Change']==1)
    , df, df.shift()))

結果：

       0      1      2  3
0  False   True   True  1
1  False   True   True  1
2  False   True  False  0
3   True  False   True  1
4   True  False   True  1

謝謝。

Answer 1

您可以使用NaN和ffill填寫Change == 0行：

In [11]: df.loc[df.Change != 1, ['A', 'B', 'C']] = numpy.nan

In [12]: df
Out[12]:
             A   B   C  Change
2000-01-31   0   1   1       1
2000-02-01 NaN NaN NaN       0
2000-02-02 NaN NaN NaN       0
2000-02-03   1   0   1       1
2000-02-04 NaN NaN NaN       0

In [13]: df.ffill()
Out[13]:
            A  B  C  Change
2000-01-31  0  1  1       1
2000-02-01  0  1  1       0
2000-02-02  0  1  1       0
2000-02-03  1  0  1       1
2000-02-04  1  0  1       0

如果你需要這些是bool列，那么在每列上使用astype(bool) 。

另外，您可以通過重新采樣（除了最后丟失的行和Changed列）之外幾乎可以這樣做：

In [14]: df[df.Change == 1].resample('D', fill_method='ffill')
Out[14]:
            A  B  C  Change
2000-01-31  0  1  1       1
2000-02-01  0  1  1       1
2000-02-02  0  1  1       1
2000-02-03  1  0  1       1