基于另一列条件的Pandas ffill实现问题求助

首先给出DataFrame片段：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'sig_2':[False, False, True, True, True, True, True, True, True, True, True, False, False, False,
             False, True, False, True, True, True, True, True, True, True, True, True, False, False,
             False, False, True, True, True, True, False, True, True],
    'tr_cnt':[0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2],
    'fls_cnt':[53, 54, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
    'test1':[0, 0, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 0, 0, 0, 0, 4, 4, 4, 4, 0, 16, 16],
    'test2':[54, 54, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 4, 4, 4, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 4, 4, 4, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
    'check1':[False, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False,
              False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False,
              False, False, False, False, True, False, False, False, False, False, False]})

列含义说明 #

• tr_cnt：sig_2列中连续True行的计数
• fls_cnt：连续False行的计数
• test1/test2：连续行的总计数
• check1：满足(df['test1'] > 2) & (df['fls_cnt'].shift(1) >= 2)条件的行标记为True

需求 #

将check1列中的True值，按照其对应的test1列值进行前向填充：

• 第一个True行对应test1=9，需向前填充8行（即该行及后续8行都标记为True）
• 第二个True行对应test1=4，需向前填充3行（该行及后续3行都标记为True）

尝试过的方法（均存在问题） #

mask = (df['test1'] > 2) & (df['fls_cnt'].shift(1) >= 2)

# Trial 1
groups = mask.ne(mask.shift()).cumsum()
df['test1'] = df.groupby(groups)['test1'].ffill().astype(bool)

# Trial 2
df['test2'] = df.groupby(mask)['test1'].ffill().astype(bool)

# Trial 3
groups = (~mask).cumsum()
df['test3'] = df.groupby(groups)['test1'].ffill().astype(bool)

# Trial 4
df["test4"] = df.groupby(mask.cumsum())['test1'].ffill().fillna(False).astype(bool)

上述方法的问题：虽然在满足条件的行上实现了部分效果，但错误地将不符合条件的行也标记为True。

正确实现方案 #

核心思路：定位所有check1为True的行，为每个目标行标记其自身及后续test1-1行为True，最后合并所有标记结果。

# 初始化结果列为原check1的拷贝
df['result'] = df['check1'].copy()

# 获取所有check1为True的行索引
true_indices = df[df['check1']].index

for idx in true_indices:
    # 计算需要填充的行数：test1值减1
    fill_rows = df.loc[idx, 'test1'] - 1
    # 确定填充的结束索引，避免超出DataFrame范围
    end_idx = min(idx + fill_rows, df.index.max())
    # 标记目标区间的行为True
    df.loc[idx:end_idx, 'result'] = True

验证结果：

• 索引2的行（第一个True）：填充范围为2~10，对应行全部标记为True
• 索引30的行（第二个True）：填充范围为30~33，对应行全部标记为True
  其余行保持原check1的False值，完全符合需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michael Felman