我有一个具有时间序列的数据帧，其中一列包含字符串：Normal Value和Wrong Value。我想用Wrong Value查找所有行之间的所有行，并将它们0分配给新列。具有Normal Value且不在具有Wrong Value的行之间的行应具有值1。Value列表示时间序列中的高峰值。

示例数据框：>>> df = pd.DataFrame({'Date': ['2019-01-01','2019-01-02','2019-01-03','2019-01-04','2019-01-05','2019-01-06','2019-01-07','2019-01-08','2019-01-09', '2019-01-10'],

... 'Value': [-0.011295, -0.013431, 580944.426061, 0.000000, 0.000000, -0.999998, 0.000000, 0.000000, 712327.147257, -0.999999],

... 'String': ['Normal Value', 'Normal Value', 'Wrong Value', 'Normal Value', 'Normal Value', 'Wrong Value', 'Normal Value', 'Normal Value', 'Wrong Value', 'Wrong Value']})

>>> df

Date Value String

0 2019-01-01 -0.011295 Normal Value

1 2019-01-02 -0.013431 Normal Value

2 2019-01-03 580944.426061 Wrong Value

3 2019-01-04 0.000000 Normal Value

4 2019-01-05 0.000000 Normal Value

5 2019-01-06 -0.999998 Wrong Value

6 2019-01-07 0.000000 Normal Value

7 2019-01-08 0.000000 Normal Value

8 2019-01-09 712327.147257 Wrong Value

9 2019-01-10 -0.999999 Wrong Value

预期输出：>>> df = pd.DataFrame({'Date': ['2019-01-01','2019-01-02','2019-01-03','2019-01-04','2019-01-05','2019-01-06','2019-01-07','2019-01-08','2019-01-09', '2019-01-10'],

... 'Value': [-0.011295, -0.013431, 580944.426061, 0.000000, 0.000000, -0.999998, 0.000000, 0.000000, 712327.147257, -0.999999],

... 'String': ['Normal Value', 'Normal Value', 'Wrong Value', 'Normal Value', 'Normal Value', 'Wrong Value', 'Normal Value', 'Normal Value', 'Wrong Value', 'Wrong Value'],

... 'Expected Value': [1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0]})

>>> df

Date Value String Expected Value

0 2019-01-01 -0.011295 Normal Value 1

1 2019-01-02 -0.013431 Normal Value 1

2 2019-01-03 580944.426061 Wrong Value 0

3 2019-01-04 0.000000 Normal Value 0

4 2019-01-05 0.000000 Normal Value 0

5 2019-01-06 -0.999998 Wrong Value 0

6 2019-01-07 0.000000 Normal Value 1

7 2019-01-08 0.000000 Normal Value 1

8 2019-01-09 712327.147257 Wrong Value 0

9 2019-01-10 -0.999999 Wrong Value 0