python - 如何创建基于逻辑 : (0 followed by a 1 is True. 的 bool 系列 A 1 前面有 0 是 True。其他都是假的)

Question

我有以下 DF。我正在尝试制作逻辑为的 bool 系列:(0 后跟 1 为 True。1 前跟 0 为 True。所有其他均为 False)

这是数据框

df = pd.DataFrame({'A': {0: 1, 1: 0, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 0, 6: 1, 7: 1, 8: 1, 9: 1, 10: 0, 11: 0, 12: 1}})                                                                                                                                                                                 

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

预期输出(0 后跟 1 为 True。1 前跟 0 为 True。所有其他均为 False:

    A  Truth
0   1  False
1   0   True
2   1   True
3   1  False
4   1  False
5   0   True
6   1   True
7   1  False
8   1  False
9   1  False
10  0  False
11  0   True
12  1   True

我的输出使用:df['Truth'] = df['A'] == 0 | ( (df['A'].shift() == 0) & (df['A'] == 1) )

    A  Truth
0   1  False
1   0   True
2   1   True
3   1  False
4   1  False
5   0   True
6   1   True
7   1  False
8   1  False
9   1  False
10  0   True
11  0   True
12  1   True

我在零上得到 True，但是只有在后面跟着 1 而不是另一个零时，零才应该是 True。任何帮助，将不胜感激。谢谢。

Answer 1

尝试:

cond1 = df['A'].diff().shift(-1).eq(1).where(df['A']==0)
df['Truth'] = df['A'].diff().eq(1).where(df['A'] == 1).fillna(cond1).astype('bool')
print(df)

输出:

    A  Truth
0   1  False
1   0   True
2   1   True
3   1  False
4   1  False
5   0   True
6   1   True
7   1  False
8   1  False
9   1  False
10  0  False
11  0   True
12  1   True

检查条件 1 并仅在 A == 0 处设置它，然后检查条件 2 并仅在 A == 1 处设置它，使用 fillna 组合两个条件。