我有一个数据框如下。首先，他们有三列('date','time','flag')。我想添加一列基于标志和日期的列，这意味着当我flag=1第一次进入某天时，此行目标为1，而这一天的另一目标为0。
date time flag target
0 2017/4/10 10:00:00 0 0
1 2017/4/10 11:00:00 1 1
2 2017/4/10 12:00:00 0 0
3 2017/4/10 13:00:00 0 0
4 2017/4/10 14:00:00 0 0
5 2017/4/11 10:00:00 1 1
6 2017/4/11 11:00:00 0 0
7 2017/4/11 12:00:00 1 0
8 2017/4/11 13:00:00 1 0
9 2017/4/11 14:00:00 0 0
10 2017/4/12 10:00:00 0 0
11 2017/4/12 11:00:00 0 0
12 2017/4/12 12:00:00 0 0
13 2017/4/12 13:00:00 0 0
14 2017/4/12 14:00:00 0 0
15 2017/4/13 10:00:00 0 0
16 2017/4/13 11:00:00 1 1
17 2017/4/13 12:00:00 0 0
18 2017/4/13 13:00:00 1 0
19 2017/4/13 14:00:00 0 0
比较DataFrameGroupBy.cumsum通过1和连锁codition比较flag通过1与bitwise AND并转换为整数：
df['target1'] = (df.groupby('date')['flag'].cumsum().eq(1) & df['flag'].eq(1)).astype(int)
date time flag target target1
0 2017/4/10 10:00:00 0 0 0
1 2017/4/10 11:00:00 1 1 1
2 2017/4/10 12:00:00 0 0 0
3 2017/4/10 13:00:00 0 0 0
4 2017/4/10 14:00:00 0 0 0
5 2017/4/11 10:00:00 1 1 1
6 2017/4/11 11:00:00 0 0 0
7 2017/4/11 12:00:00 1 0 0
8 2017/4/11 13:00:00 1 0 0
9 2017/4/11 14:00:00 0 0 0
10 2017/4/12 10:00:00 0 0 0
11 2017/4/12 11:00:00 0 0 0
12 2017/4/12 12:00:00 0 0 0
13 2017/4/12 13:00:00 0 0 0
14 2017/4/12 14:00:00 0 0 0
15 2017/4/13 10:00:00 0 0 0
16 2017/4/13 11:00:00 1 1 1
17 2017/4/13 12:00:00 0 0 0
18 2017/4/13 13:00:00 1 0 0
19 2017/4/13 14:00:00 0 0 0
另一个解决方案：
df['target1'] = ((~df.loc[df['flag']==1, 'date'].duplicated())
.reindex(df.index, fill_value=False).astype(int))
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