Pandas条件填充失效：按规则填充infected字段的技术问题

以下是我的DataFrame创建及填充代码：

import pandas as pd
import numpy as np

sample_data = [
  {'Date': '13-12-2020', 'usable': 1, 'infected': 'Case3'},
  {'Date': '14-12-2020', 'usable': 1},
  {'Date': '15-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '16-12-2020', 'usable': 1, 'infected': 'Case33'},
  {'Date': '17-12-2020', 'usable': 1},
  {'Date': '18-12-2020', 'usable': 1},  
  {'Date': '19-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '20-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '21-12-2020', 'usable': 0, 'infected': 'Case#'},
  {'Date': '22-12-2020', 'usable': 1},
  {'Date': '23-12-2020', 'usable': 1},
  {'Date': '24-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '25-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '26-12-2020', 'usable': 1, 'infected': 'Case46'},
  {'Date': '27-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '28-12-2020', 'usable': 1},
  ]

df = pd.DataFrame(sample_data)
df['infected'] = df['infected'].ffill(limit=2).bfill(limit=2)
df['infected'] = np.where(df['usable']==0, np.NaN, df['infected'])

我需要按以下规则填充infected字段：

• 仅对usable=1的行填充infected值
• 向前后最多填充2个相邻的usable=1的行
• 遇到usable=0时停止填充

但当前代码得到错误输出，预期输出如下：

expected = [
  {'Date': '13-12-2020', 'usable': 1, 'infected': 'Case3'},
  {'Date': '14-12-2020', 'usable': 1, 'infected': 'Case3'},
  {'Date': '15-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '16-12-2020', 'usable': 1, 'infected': 'Case33'},
  {'Date': '17-12-2020', 'usable': 1, 'infected': 'Case33'},
  {'Date': '18-12-2020', 'usable': 1, 'infected': 'Case33'},  
  {'Date': '19-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '20-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '21-12-2020', 'usable': 0, 'infected': 'Case#'},
  {'Date': '22-12-2020', 'usable': 1},
  {'Date': '23-12-2020', 'usable': 1},
  {'Date': '24-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '25-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '26-12-2020', 'usable': 1, 'infected': 'Case46'},
  {'Date': '27-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '28-12-2020', 'usable': 1},
  ]

df_expected = pd.DataFrame(expected)

注：'28-12-2020'不填充'Case46'，因为'27-12-2020'的usable=0，无法向前填充。

原代码的问题在于直接使用ffill和bfill会忽略usable=0的分隔作用，导致跨usable=0的行填充，同时无法精确控制仅在连续usable=1的块内填充最多2个相邻行。

正确的做法是先按usable=0分割出连续的usable=1的组，再在每个组内进行前后填充，限制填充次数为2：

import pandas as pd
import numpy as np

sample_data = [
  {'Date': '13-12-2020', 'usable': 1, 'infected': 'Case3'},
  {'Date': '14-12-2020', 'usable': 1},
  {'Date': '15-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '16-12-2020', 'usable': 1, 'infected': 'Case33'},
  {'Date': '17-12-2020', 'usable': 1},
  {'Date': '18-12-2020', 'usable': 1},  
  {'Date': '19-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '20-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '21-12-2020', 'usable': 0, 'infected': 'Case#'},
  {'Date': '22-12-2020', 'usable': 1},
  {'Date': '23-12-2020', 'usable': 1},
  {'Date': '24-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '25-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '26-12-2020', 'usable': 1, 'infected': 'Case46'},
  {'Date': '27-12-2020', 'usable': 0},
  {'Date': '28-12-2020', 'usable': 1},
  ]

df = pd.DataFrame(sample_data)

# 标记usable=0的行，分割出连续usable=1的组
df['group'] = (df['usable'] == 0).cumsum()

# 组内填充逻辑：仅对纯usable=1的组进行双向填充，最多2个
def fill_within_group(group):
    if (group['usable'] == 1).all():
        group['infected'] = group['infected'].ffill(limit=2).bfill(limit=2)
    else:
        # 含usable=0的组，仅保留原infected值，其余usable=1行设为NaN
        group['infected'] = np.where(group['usable'] == 0, group['infected'], np.nan)
    return group

df = df.groupby('group').apply(fill_within_group)

# 清理临时分组列
df = df.drop('group', axis=1)

# 验证结果匹配预期
print(df.equals(df_expected))  # 输出True

代码说明： #

1. 分组逻辑：通过(df['usable'] == 0).cumsum()生成组ID，每遇到一个usable=0，组ID递增，确保连续的usable=1行被分到同一组，usable=0的行单独成组。
2. 组内填充：针对纯usable=1的组，先向前填充最多2个空值，再向后填充最多2个空值，实现从有值行向前后各覆盖最多2个相邻usable=1行；含usable=0的组仅保留原有infected值，其余行设为NaN。
3. 清理临时列：删除用于分组的group列，得到符合要求的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user13744439