在Pandas中填充出现的值

Question

我对熊猫还比较陌生，一旦有了熊猫，我就很难填上一个值。这很难解释，所以我将举一个例子。这是我目前代码的输出。你知道吗

Cont_No Mnth    Short   Reset   Outst   Total   Default
6293    1       249.17  1       249.17  747.51  0
6293    2       249.17  0       498.34  747.51  0
6293    3       249.17  0       747.51  747.51  1
6293    4       -43.53  0       703.98  747.51  0
6293    5       -292.7  0       411.28  747.51  0
6294    1       0       1       0       800.00  0
6294    2       0       0       0       800.00  0
6294    3       0       0       0       800.00  0
6294    4       0       0       0       800.00  0

它代表不同的贷款，以及每个月的亏空金额。一旦贷款的未清余额（outt）大于或等于“Total”列，“Default”列变为1。当未清余额低于“总计”时，“默认”列将返回0（因为我在代码中使用了>；=）。你知道吗

但是，一旦“Default”变为1，我希望它在合同期间保持不变（在本例中，直到第5行）。你知道吗

（对于新贷款的第一个月，“重置”列编程设置为1，其他地方编程设置为0。）

如果有人能解释一下怎么做，我将不胜感激。我尝试在默认列上使用max（），但4小时后它仍在运行（我的其余代码总共需要大约10分钟才能运行）。你知道吗

Answer 1

这是cummax的一个很好的解决方案：

df['Default'] = df.groupby('Cont_No')['Default'].cummax()

输出：

   Cont_No  Mnth   Short  Reset   Outst   Total  Default
0     6293     1  249.17      1  249.17  747.51        0
1     6293     2  249.17      0  498.34  747.51        0
2     6293     3  249.17      0  747.51  747.51        1
3     6293     4  -43.53      0  703.98  747.51        1
4     6293     5 -292.70      0  411.28  747.51        1
5     6294     1    0.00      1    0.00  800.00        0
6     6294     2    0.00      0    0.00  800.00        0
7     6294     3    0.00      0    0.00  800.00        0
8     6294     4    0.00      0    0.00  800.00        0