python - Pandas 用 np.nan 替换前几个 0

Question

我正在尝试用 np.nan 为每一列替换 DataFrame 的第一个连续的 0。例如，我要转换:

pd_tmp_start = pd.DataFrame([[0,0],[0,0.3],[1.2,0.4],[0,0]])
print pd_tmp_start

     0    1
0  0.0  0.0
1  0.0  0.3
2  1.2  0.4
3  0.0  0.0

到

pd_tmp_target = pd.DataFrame([[np.nan,np.nan],[np.nan,0.3],[1.2,0.4],[0,0]])
print pd_tmp_target

     0    1
0  NaN  NaN
1  NaN  0.3
2  1.2  0.4
3  0.0  0.0

所以，我要做的是

pd_tmp_start[pd_tmp_start.cumsum()==0] = np.nan

虽然它有效。但是，我收到了警告

/home/myname/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/main.py:1: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

知道这样做的正确方法是什么吗？谢谢。

编辑:由于某种原因，前面的代码没有输出警告，但是当我处理复杂的 Dataframe 并执行 pd_tmp_start[pd_tmp_start().cumsum()==0] = np.nan

弹出警告....

Answer 1

让我们使用cumprod 和mask:

pd_tmp_start.mask(pd_tmp_start.eq(0).cumprod().astype(bool))

输出:

    0    1
0  NaN  NaN
1  NaN  0.3
2  1.2  0.4
3  0.0  0.0

更新以下评论:

pd_tmp_start.mask(pd_tmp_start.eq(0).cumprod().astype(bool),-9876)

输出:

        0       1
0 -9876.0 -9876.0
1 -9876.0     0.3
2     1.2     0.4
3     0.0     0.0