基于pandas DataFrame中ffill()的条件填充问题求助

我明白你之前试过一个方案但没达到预期效果，现在咱们来搞定这个按规则填充TEST列的需求。先把规则再明确一遍：

• 当IN列和200D_MA列同时为1时，TEST列设为1；
• 一旦200D_MA列变为0，TEST列要跟着设为0，并且必须等IN列再次出现1（且此时200D_MA也为1），TEST才能重新变回1；
• 在TEST已经是1的状态下，只要200D_MA保持为1，哪怕IN是0，TEST也继续维持1。

先来看看你提供的测试数据（标注了预期结果和问题点）：

你之前的代码问题在于，用ffill()会在200D_MA变回1时直接延续之前的1，但没有考虑必须先有IN=1的触发条件。咱们来写一段符合规则的代码：

import pandas as pd

# 构造测试数据
data = {
    'Date': ['12/6/2013', '12/9/2013', '12/10/2013', '12/11/2013', '12/16/2013', '12/17/2013', '12/18/2013',
             '12/19/2013', '12/20/2013', '12/23/2013', '12/24/2013', '12/25/2013', '12/26/2013', '12/27/2013',
             '12/28/2013', '12/29/2013', '12/30/2013', '12/31/2013', '1/1/2014', '1/2/2014', '1/3/2014',
             '1/6/2014', '1/7/2014', '1/8/2014'],
    'IN': [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0],
    '200D_MA': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 1. 标记触发点：IN和200D_MA同时为1的位置
df['trigger'] = (df['IN'] == 1) & (df['200D_MA'] == 1)

# 2. 标记重置点：200D_MA从1变为0的位置
df['reset'] = (df['200D_MA'].shift(1) == 1) & (df['200D_MA'] == 0)

# 3. 生成组ID：每次重置后组ID+1，划分独立周期
df['group_id'] = df['reset'].cumsum()

# 4. 组内填充：触发点后延续1，未触发则为0
df['TEST'] = df.groupby('group_id')['trigger'].ffill().fillna(0).astype(int)

# 删除辅助列
df.drop(['trigger', 'reset', 'group_id'], axis=1, inplace=True)

print(df)

代码逻辑解释： #

1. 标记触发点：先找出所有IN和200D_MA同时为1的行，这些是TEST变为1的起始开关；
2. 标记重置点：找出200D_MA从1跳转为0的行，这些点之后TEST必须归零，且需要新的触发点才能重新激活；
3. 生成组ID：用重置点的累积和划分不同的周期组，每个组内的填充逻辑独立；
4. 组内填充：在每个组内，把触发点的1向前填充（触发后的所有行延续1，直到下一个重置点），最后把空值转为0并转成整数类型。

运行这段代码后，TEST列的结果就完全符合你的预期了，比如12/23/2013那几行TEST会保持0，直到12/29/2013的触发点出现才变回1。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J Westwood