Заменить значения в столбце по условию

Question

Есть две колонки Count и Сondition. Хочу заменять значения в Сondition с условием.

В Сondition есть значения и 0. Если Count > Сondition - заменяем 0 ниже на значение, которое было до этого, если оно не 0. Count < Сondition - останавливаемся заменять 0 на значение. Второе условие - если Count < Сondition не достигнуто, но мы сталкиваемся с другим значением - останавливаем замену по этому значению и следовательно начинаем с другого.

Сделал через df.loc[(df['Сondition'].shift(1) !=0 ) & (df['Count'] > df['Сondition']), 'Сondition'] = df['Сondition'].shift(1), но это работает только построчно, не за раз.

Более полные данные.

Вот пример, что есть:

    Count   Сondition
1   27.39   0
2   27.32   0
3   27.33   0
4   27.32   0
5   27.35   0
6   27.35   0
7   27.3    27.16
8   27.24   0
9   27.22   0
10  27.21   0
11  27.17   0
12  27.19   27.15
13  27.21   0
14  27.18   0
15  27.16   0
16  27.17   0
17  27.17   0
18  27.17   0
19  27.18   0
20  27.11   0
21  27.11   0
22  27.11   0
23  27.11   0
24  27.09   0
25  27.12   0
26  27.15   0
27  27.11   27.05
28  27.12   0

И как должно получится:

Count   Сondition
27.39   0
27.32   0
27.33   0
27.32   0
27.35   0
27.35   0
27.3    27.16
27.24   27.16
27.22   27.16
27.21   27.16
27.17   27.16
27.19   27.15
27.21   27.15
27.18   27.15
27.16   27.15
27.17   27.15
27.17   27.15
27.17   27.15
27.18   27.15
27.11   0
27.11   0
27.11   0
27.11   0
27.09   0
27.12   0
27.15   0
27.11   27.05
27.12   27.05

Answer 1

Попробуйте так:

count, cond = df["Count"], df["Сondition"]

mask = ~((cond.replace(0, np.nan).ffill() >= count) & cond.eq(0))

df.loc[mask, "Сondition"] = df.loc[mask, "Сondition"].replace(0, np.nan)

df["Сondition"] = df["Сondition"].ffill().fillna(0)

результат:

In [31]: df
Out[31]:
    Count  Сondition
1   27.39       0.00
2   27.32       0.00
3   27.33       0.00
4   27.32       0.00
5   27.35       0.00
6   27.35       0.00
7   27.30      27.16
8   27.24      27.16
9   27.22      27.16
10  27.21      27.16
11  27.17      27.16
12  27.19      27.15
13  27.21      27.15
14  27.18      27.15
15  27.16      27.15
16  27.17      27.15
17  27.17      27.15
18  27.17      27.15
19  27.18      27.15
20  27.11       0.00
21  27.11       0.00
22  27.11       0.00
23  27.11       0.00
24  27.09       0.00
25  27.12       0.00
26  27.15       0.00
27  27.11      27.05
28  27.12      27.05

БЛОГ НА HUSL

Заменить значения в столбце по условию

Ответы (1 шт):