我试图用np.nan为每列替换DataFrame的第一个连续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
至
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
虽然有效。但是，我得到了警告
/home/myname/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/ main .py：1：SettingWithCopyWarning：试图在DataFrame的切片副本上设置一个值。尝试改用.loc [row_indexer，col_indexer] = value
知道这样做的正确方法是什么？谢谢。
编辑：由于某种原因，先前的代码不会输出警告，但是当我处理复杂的数据框并执行时 pd_tmp_start[pd_tmp_start().cumsum()==0] = np.nan
警告弹出。
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
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
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