我有以下数据框，np.where条件为：
df=pd.DataFrame(data = {'First':[1,2,4,6,2,7,8,9],'Second':[4,6,7,3,1,3,9,3]})
df['First_check']=np.where(df['First']==2,'T','F')
df
First Second First_check
0 1 4 F
1 2 6 T
2 4 7 F
3 6 3 F
4 2 1 T
5 7 3 F
6 8 9 F
7 9 3 F
现在，我想检查，df['Second']==3但仅在之后，df['First_check']=='T'我只想第一次出现病情。
以下是我想要的输出：
First Second First_check Second_check
0 1 4 F F
1 2 6 T F
2 4 7 F F
3 6 3 F T
4 2 1 T F
5 7 3 F T
6 8 9 F F
7 9 3 F F
编辑：我想df['Second']==3成为True，但第一df['First_check']=='T'应该成为True，那么它可能不在同一行。说，row 2 df['First_check']=T那么它应该检查下一行2,3,4 ...，因为df['Second']==3它与row 4th
或者，您可以创建一个新的系列，在其中填充2s和3s而其他位置填充nans，然后可以对该新系列进行正向填充，这将只给一个包含2s和3s的系列（可能nan在开头的是s ）。最后，您可以检查是否3S IN的Second有一个前值2的preceding列：
# firstly merge two and three into a single Series and do a forward fill
preceding = df.First.shift(-1).where(
df.First.shift(-1).eq(2),
df.Second.where(df.Second.eq(3))
).ffill()
preceding
#0 2.0
#1 2.0
#2 2.0
#3 2.0
#4 2.0
#5 3.0
#6 3.0
#7 3.0
#Name: First, dtype: float64
# after the forward fill if a 3 is preceded by a 2, then it should be True
df.Second.eq(3) & preceding.shift().eq(2)
#0 False
#1 False
#2 False
#3 True
#4 False
#5 True
#6 False
#7 False
#Name: First, dtype: bool
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