python - 第一次组在 Pandas DataFrame 中满足条件

Question

我有以下 pandas.DataFrame :



ID
年
X


0
01001
2015年
0

1
01001
2016年
0.5

2
01001
2017年
0

3
01001
2018年
0

4
01002
2015年
0

5
01002
2016年
0

6
01002
2017年
0.0667525

7
01002
2018年
0.133505


我的目标是第一次创建一个新列并用 1 的一行填充每个窗口 x > 0 并用 0 填充所有前面的行。那是:



ID
年
X
是


0
01001
2015年
0
0

1
01001
2016年
0.5
0

2
01001
2017年
0
1

3
01001
2018年
0
1

4
01002
2015年
0
0

5
01002
2016年
0
0

6
01002
2017年
0.0667525
0

7
01002
2018年
0.133505
1


如何才能做到这一点？
这就是我想出的:第一次获取每个组的索引 x > 0 并用 1 从该索引填充每个窗口，直到分区结束。然后，获取这些索引并用 0 替换它们的行。
这是我的数据的可复制示例:

t = pd.DataFrame({'id':{0:'01001',1:'01001',2:'01001',3:'01001',4:'01002',5:'01002',6:'01002',7:'01002'},
                  'x':{0:0.0,1:0.5,2:0,3:0,4:0.0,
                        5:0.0,6:0.06675245612859726,7:0.13350491651818122},
                  'year':{0:2015,1:2016,2:2017,3:2018,4:2015,5:2016,6:2017,7:2018}})
t

Answer 1

让我们试试 transform :

df['y'] = (df.index > (df['x']>0).groupby(df['id']).transform('idxmax')).astype(int)
df
      id  year         x  out
 0  1001  2015  0.000000    0
 1  1001  2016  0.500000    0
 2  1001  2017  0.000000    1
 3  1001  2018  0.000000    1
 4  1002  2015  0.000000    0
 5  1002  2016  0.000000    0
 6  1002  2017  0.066753    0
 7  1002  2018  0.133505    1