如何在Pandas DataFrame中创建客户状态变更为CHURNED/RESTARTED的指示列

我现有一份客户数据DataFrame，已按CLIENT_ID和CURRENT_DATE_STATUS排序，字段如下所示：

我需要创建一个取值为1或0的布尔类型指示列，满足如下规则：

• 针对每个CLIENT_ID，若该行STATUS较前一条同客户记录变更为CHURNED或RESTARTED则标记为1，其余情况标记为0。

import pandas as pd

data = {'CLIENT_ID':[10002,10002,10002,10002,10002,11811,11811,11811,22101,22101,22101,22101,22300,22300],
'CURRENT_DATE_STATUS':['2017-07-21','2017-07-21','2018-07-01','2018-07-01','2019-07-01','2019-08-15','2019-08-15','2019-12-31','2020-03-11','2020-03-11','2020-03-11','2020-11-01','2018-05-06','2018-05-06'],
'STATUS':['STARTED','STARTED','CHURNED','CHURNED','RESTARTED','STARTED','STARTED','RESTARTED','STARTED','STARTED','STARTED','CHURNED','STARTED','STARTED']}
df = pd.DataFrame(data)

通过pandas分组位移函数shift获取同客户上一行的状态，再做条件判断即可实现需求：

# 按CLIENT_ID分组，获取每条记录对应同客户上一条记录的STATUS值
df['prev_status'] = df.groupby('CLIENT_ID')['STATUS'].shift(1)
# 同时满足两个条件则标记为1：1.当前状态为CHURNED或RESTARTED 2.当前状态与上一条状态不同
df['STOPPED'] = ((df['STATUS'].isin(['CHURNED', 'RESTARTED'])) & (df['STATUS'] != df['prev_status'])).astype(int)
# 删除辅助列
df.drop(columns=['prev_status'], inplace=True)

执行后生成的STOPPED列与预期效果完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mazil_tov998