根据没有for循环的组标准填充数据帧值?

Question

我需要根据ID和DATE_TWO列向数据框添加一些值。在DATE_TWO>= DATE_ONE的情况下，用第一个DATE_TWO值填充该ID的任何后续DATE_TWO值。下面是原始数据帧:

<表类> ID 事件 DATE_ONE DATE_TWO tbody><<tr>1133/1/20211203/5/20213/5/20211323/6/20211433/7/2021213/3/2021224/5/2021313/1/20213123/7/20213/7/20213133/9/20213153/14/2021

我稍微改变了你的数据，所以我们可以看看它是如何工作的。

<标题>数据

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'ID': [1,1,1,1,2,2,3,3,3,3],
'EVENT': [12, 20, 32, 43,1,2,1,12,13,15],
'DATE_ONE': ['3/1/2021','3/5/2021','3/6/2021','3/7/2021','3/3/2021','4/5/2021',
'3/1/2021','3 /7/2021','3/9/2021','3/14/2021'],
'DATE_TWO': ['','3/5/2021','','','','','3/7/2021','','3/7/2021','']}
df = pd.DataFrame(data)
df["DATE_ONE"] = pd.to_datetime(df["DATE_ONE"])
df["DATE_TWO"] = pd.to_datetime(df["DATE_TWO"])
# We better sort DATE_ONE
df = df.sort_values(["ID", "DATE_ONE"]).reset_index(drop=True)

FILL with condition

df["COND"] = np.where(df["DATE_ONE"].le(df["DATE_TWO"]).eq(True),
1, 
np.where(df["DATE_TWO"].notnull() & 
df["DATE_ONE"].gt(df["DATE_TWO"]),
0,
np.nan))
grp = df.groupby("ID")
df["COND"] = grp["COND"].fillna(method='ffill').fillna(0)
df["FILL"] = grp["DATE_TWO"].fillna(method='ffill')
df["DATE_TWO"] = np.where(df["COND"].eq(1), df["FILL"], df["DATE_TWO"])
df = df.drop(columns=["COND", "FILL"])

ID  EVENT   DATE_ONE   DATE_TWO
0   1     12 2021-03-01        NaT
1   1     20 2021-03-05 2021-03-05
2   1     32 2021-03-06 2021-03-05
3   1     43 2021-03-07 2021-03-05
4   2      1 2021-03-03        NaT
5   2      2 2021-04-05        NaT
6   3      1 2021-03-01 2021-03-07
7   3     12 2021-03-07 2021-03-07
8   3     13 2021-03-09 2021-03-07
9   3     15 2021-03-14        NaT