根据条件和groupby在pandas数据帧的每一行中填充值

Question

我有一张看起来像这样的桌子：

CLI_CD	CURA_T1
3	0
3	0
3	0
3	0
3	1
3	1
3	1
3	1
3	1
3	1
3	0
3	0

我需要做的是添加一个名为“CURA_ALT”的列，该列需要识别“CURA_T1”列中第一次出现的数字1，并且基于第一次出现，我需要填充“CURA_ALT”列除以 100/6。但在每一行中，我需要将除法与同一列中前一个单元格的结果相加。

此外，还有不同的 ID (CLI_CD)，因此我需要按“CLI_CD”列进行分组才能获得结果。

我期望的是一个如下所示的 DataFrame：

CLI_CD	CURA_T1	CURA_ALT
3	0	0
3	0	0
3	0	0
3	0	0
3	1	17
3	1	33
3	1	50
3	1	67
3	1	83
3	1	100
3	0	0
3	0	0

Answer 1

代码

df['CURA_ALT'] = df.groupby('CLI_CD')['CURA_T1'].cumsum().where(df['CURA_T1'].eq(1), 0).mul(100).div(6).astype('int')

df：

    CLI_CD  CURA_T1  CURA_ALT
0        3        0         0
1        3        0         0
2        3        0         0
3        3        0         0
4        3        1        16
5        3        1        33
6        3        1        50
7        3        1        66
8        3        1        83
9        3        1       100
10       3        0         0
11       3        0         0