python pandas 重复前一个值时出现问题

Question

是我的代码

import pandas as pd

columns1 = ['Student ID', 'Course ID', 'Marks']
data1 = [(1, 10, 100), (2, 400, 200), (3, 30, 300), (3, 30, 300), (3, 30, 300), (3, 30, 300), (3, 30, 300), (3, 30, 300)]
df1 = pd.DataFrame(data1, columns=columns1)

学生证	课程编号	标记
1	10	100
2	400	200
3	30	300
3	30	300
3	30	300
3	30	300
3	30	300
3	30	300

df1['s']  = np.where((df1['Course ID']  > df1['Marks'])  == True, df1['Student ID'],  df1['s'].shift(1)) 
df1

学生证	课程编号	标记	s
1	10	100	NaN
2	400	200	2
3	30	300	2
3	30	300	NaN
3	30	300	NaN
3	30	300	NaN
3	30	300	NaN
3	30	300	NaN

如你所见， 仅两行信息发生变化，其余均为空。 这是我期望的结果 因为在第 2 列条件“df1['课程 ID'] > df1['Marks']”之后 是真的

学生证	课程编号	标记	s
1	10	100	NaN
2	400	200	2
3	30	300	2
3	30	300	2
3	30	300	2
3	30	300	2
3	30	300	2
3	30	300	2

谢谢您的帮助

Answer 1

如果您想为符合

df1['Course ID'] > df1['Marks']

条件的行分配学生 ID，而其他行则采用之前的值，请使用：

df1['s'] = (df1['Student ID']
            .where(df1['Course ID'] > df1['Marks'])
            .ffill()
            .convert_dtypes() # optional
           )

输出（输入略有不同）：

   Student ID  Course ID  Marks     s
0           1         10    100  <NA>
1           2        400    200     2
2           3         30    300     2
3           3         30    300     2
4           3        400    300     3
5           3         30    300     3
6           3         30    300     3
7           3         30    300     3

如果您只想对每个学生 ID 应用此逻辑，这可能更有意义，以避免一个学生将值“泄露”给另一个学生：

df1['s'] = (df1['Student ID']
            .where(df1['Course ID'] > df1['Marks'])
            .groupby(df1['Student ID']).ffill()
            .convert_dtypes() # optional
           )

或者：

df1['s'] = (df1['Student ID']
            .where(df1['Course ID'].gt(df1['Marks'])
                   .groupby(df1['Student ID']).cummax())
            .convert_dtypes() # optional
           )

输出：

   Student ID  Course ID  Marks     s
0           1         10    100  <NA>
1           2        400    200     2
2           3         30    300  <NA>
3           3         30    300  <NA>
4           3        400    300     3
5           3         30    300     3
6           3         30    300     3
7           3         30    300     3