基于3个条件的Python数据帧回填

Question

我上一个问题的扩展：Python pandas dataframe backfill based on 2 conditions

我有这样一个数据帧：

   Bool   Hour  Min
0  False  12    00
1  False  12    30
2  False  24    00
3  False  24    30
4  False  12    00
5  False  12    30
6  False  24    00
7  False  24    30
8  True   12    00
9  False  12    30
10 False  24    00
11 False  24    30
12 False  12    00
13 False  12    30
14 False  24    00
15 False  24    30
16 False  12    00
17 False  12    30
18 False  24    00
19 False  24    30
20 False  12    00
21 False  12    30
22 False  24    00
23 True   24    30

我想将'Bool'列中的真值回填到'Hour'第一次达到'12'，'Min'第一次达到'00'的点。结果是这样的：

   Bool   Hour  Min  Result
0  False  12    00   False
1  False  12    30   False
2  False  24    00   False
3  False  24    30   False
4  False  12    00   True    <- Desired backfill
5  False  12    30   True    <- Desired backfill
6  False  24    00   True    <- Desired backfill
7  True   24    30   True    <- Desired backfill
8  False  12    00   False
9  False  12    30   False
10 False  24    00   False
11 False  24    30   False
12 False  12    00   False
13 False  12    30   False
14 False  24    00   False
15 False  24    30   False
16 False  12    00   False
17 False  12    30   False
18 False  24    00   False
19 False  24    30   False
20 False  12    00   True    <- Desired backfill
21 False  12    30   True    <- Desired backfill
22 False  24    00   True    <- Desired backfill
23 True   24    30   True    <- Desired backfill

非常感谢您的帮助。非常感谢！你知道吗

Answer 1

您也可以使用groupby和backfill来完成

为了清楚起见，我打断了脚步

group = ((df.Hour == "12") & (df.Min == "00")).cumsum()
bool_col = df["Bool"].where(df["Bool"], np.nan)

df["result2"]=bool_col.groupby(group).backfill() == 1
print(df)