有条件替换基于熊猫数据框python同一列中的先前值
问题内容：
感觉到我到处都是，我知道它可能很简单。我正在使用pandas数据框，并希望根据该SAME列中的数据填充/替换其中一列中的数据。我通常更多地是excel用户，并且在excel中非常简单。如果我们有：
df = pd.DataFrame([0, -1, -1, -1, 0 , 0, 0, 1, 0])
df.columns = ['A']
df['B'] = df['A']
在excel中，我想做的是“ = IF（AND（A2 = 0，B1 = -1），-1，A2），这样我就可以向下拖动列’B’，这将适用。
，基于B列的先前数据点和A列的当前值，我需要更新B的当前值。
我试过了：
df['B'] = np.where((df['A'] == 0), (df['B'].shift(1) == -1),
df['B'].replace(to_value = 0, method = 'ffill'), df['A'])
以及其他许多版本，以及变体和其他难以置信的极端变通方法。
任何建议，不胜感激。
编辑：
结果将是：
df['B'] = [0, -1, -1, -1, -1 , -1, -1, 1, 0]
问题答案：
这是一种蛮力方法。可能有些更优雅的方法，但是您可以像这样显式地遍历行：
df = pd.DataFrame([0, -1, -1, -1, 0 , 0, 0, 1, 0])
df.columns = ['A']
df['B'] = df['A']
# loop here
for i in range(1,len(df)):
if df.A[i] == 0 and df.B[i-1] == -1:
df.B[i] = -1
else:
df.B[i] = df.A[i]
这为您提供了您想要的结果：
>>> df['B']
0 0
1 -1
2 -1
3 -1
4 -1
5 -1
6 -1
7 1
8 0
