基于 pandas 数据框 python 同一列中的先前值的条件替换

感觉我几乎到处都看过了，我知道这可能是非常简单的事情。我正在使用 pandas 数据框，并希望根据同一列中的数据填充/替换其中一列中的数据。我通常更喜欢使用 Excel，而且 Excel 非常简单。如果我们有：

df = pd.DataFrame([0, -1, -1, -1, 0 , 0, 0, 1, 0])
df.columns = ['A']
df['B'] = df['A']

在Excel中，我想做的是“=IF(AND(A2=0, B1=-1), -1, A2)，这样我就可以向下拖动“B”列，这将适用。本质上，根据 B 列的先前数据点和 A 列的当前值，我需要更新 B 列的当前值。

我试过了：

df['B'] = np.where((df['A'] == 0), (df['B'].shift(1) == -1),
                   df['B'].replace(to_value = 0, method = 'ffill'), df['A'])

以及许多其他版本，以及 iterrows 的变体和其他令人难以置信的极端解决方法，但没有任何效果。

非常感谢任何建议。

EDIT:

结果将是：

df['B'] = [0, -1, -1, -1, -1 , -1, -1, 1, 0]

这是一种暴力方法。可能有更优雅的东西，但是您可以像这样显式循环行：

df = pd.DataFrame([0, -1, -1, -1, 0 , 0, 0, 1, 0])
df.columns = ['A']
df['B'] = df['A']

# loop here
for i in range(1,len(df)):
     if df.A[i] == 0 and df.B[i-1] == -1:
             df.B[i] = -1
     else:
             df.B[i] = df.A[i]

这将为您提供所需的结果：

>>> df['B']
0    0
1   -1
2   -1
3   -1
4   -1
5   -1
6   -1
7    1
8    0