使用loc函数时Pandas DataFrame未实现递归更新，求解决方法

初始数据 #

import pandas as pd
import numpy as np

df_strat = pd.DataFrame({'in_pos': [0, 0, 0, 1, 0, 0, -1, 0, 0, 0], 
                    'in': [0, 0, 0, 1, 0, 0, -1, 0, 0, 0]})

需求 #

更新in列，规则如下：

• 当in_pos列出现非0值（如1/-1）时，当前行in设为该值
• 当in列的上一行值为非0值时，当前行in继承该值
• 规则需支持任意非0值集

预期结果 #

df_expected = pd.DataFrame({'in_pos': [0, 0, 0, 1, 0, 0, -1,0,0,0], 
                    'in': [0, 0, 0, 1, 1, 1, -1, -1, -1,-1]})

无效尝试 #

1. loc单值更新：仅能更新单行，无法实现状态的递归传递

df_strat.loc[(df_strat['in_pos'].shift(1) == 1) | (df_strat['in'].shift(1) == 1), 'in'] = 1

2. np.select方法：仅基于原始数据判断，无法利用更新后的行值，不符合递归逻辑

conditions = [
(df_strat['in_pos'] == 1) | (df_strat['in'].shift(1).fillna(0) == 1),
(df_strat['in_pos'] == -1) | (df_strat['in'].shift(1).fillna(0) == -1),
(df_strat['in_pos'] == 0) | (df_strat['in'].shift(1).fillna(0) == 0)]

df_strat['in'] = np.select(conditions, [1, -1, 0], default=df_strat['in'])

解决方案 #

利用ffill()（向前填充）实现状态传递，核心逻辑是先提取in_pos中的触发值，再将该值向后传递：

简洁实现 #

# 提取in_pos的非0触发值，替换0为NaN后向前填充，最后补全初始0值
df_strat['in'] = df_strat['in_pos'].replace(0, np.nan).ffill().fillna(0)

分步解释 #

1. 提取触发值：将in_pos中的0替换为NaN，保留非0的触发信号
2. 向前填充：用前一个非NaN值填充当前行，实现状态传递
3. 补全初始值：将开头未被填充的NaN替换为0

验证结果 #

执行后df_strat的in列与预期完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gfx Prog