在非零值之间填充零，其他零被保留

Question

我需要在dataframe列中填充零，正如在title中所说，我可以使用iterrow()或itertuples() (类似的执行时间)使用一些条件，但我希望有一种更快的方法。

有些连续的、相同的整数有时在它们之间有一个或两个零。这些是我需要用它们分开的整数填充的零。所有其他的零(在非零ints之间，所以你也可以说那些连续超过两个)仍然是零。

x = [[0,0,0,0,0,2,2,2,0,2,2,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0],
     [0,0,0,0,3,3,0,0,3,3,3,3,0,0,0,0,0,2,2,2,0,2,2,0,0,0,0,0,0,0],
     [0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]]
df = pd.DataFrame.from_records(x).T
df.columns = ['x', 'y', 'z']

    x   y   z
0   0   0   0
1   0   0   0
2   0   0   0
3   0   0   0
4   0   3   0
5   2   3   0
6   2   0   0
7   2   0   0
8   0   3   0
9   2   3   1
10  2   3   1
11  0   3   1
12  0   0   0
13  0   0   0
14  0   0   1
15  0   0   1
16  0   0   1
17  0   2   0
18  0   2   1
19  1   2   1
20  1   0   1
21  1   2   0
22  0   2   0
23  0   0   0
24  1   0   0
25  1   0   0
26  0   0   0
27  0   0   0
28  0   0   0
29  0   0   0

预期的产出将是：

    x   y   z
0   0   0   0
1   0   0   0
2   0   0   0
3   0   0   0
4   0   3   0
5   2   3   0
6   2   3   0
7   2   3   0
8   2   3   0
9   2   3   1
10  2   3   1
11  0   3   1
12  0   0   1
13  0   0   1
14  0   0   1
15  0   0   1
16  0   0   1
17  0   2   1
18  0   2   1
19  1   2   1
20  1   2   1
21  1   2   0
22  1   2   0
23  1   0   0
24  1   0   0
25  1   0   0
26  0   0   0
27  0   0   0
28  0   0   0
29  0   0   0

Answer 1

您可以首先用np.nan、ffill和bfill替换0，然后比较它们是否相等，然后保留ffilled df并将0赋值给其他人：

u = df.replace(0,np.nan)
a = u.ffill()
b = u.bfill()
yourout = a.where(a==b,0).astype(df.dtypes)

print(yourout)

    x  y  z
0   0  0  0
1   0  0  0
2   0  0  0
3   0  0  0
4   0  3  0
5   2  3  0
6   2  3  0
7   2  3  0
8   2  3  0
9   2  3  1
10  2  3  1
11  0  3  1
12  0  0  1
13  0  0  1
14  0  0  1
15  0  0  1
16  0  0  1
17  0  2  1
18  0  2  1
19  1  2  1
20  1  2  1
21  1  2  0
22  1  2  0
23  1  0  0
24  1  0  0
25  1  0  0
26  0  0  0
27  0  0  0
28  0  0  0
29  0  0  0