Python 添加一个新列，其中包含符合条件的所有行的值列表

我有一些数据列表，格式如下：

        date           value
'2017-01-01 01:01:01'   99
'2017-01-02 01:01:01'   98
'2017-01-03 01:01:01'   97
....
'2017-01-30 01:01:01'   95
'2017-01-31 01:01:01'   94

        date          value     list
 ...
 ...
 ...
'2017-01-30 01:01:01'   95  [99,98,97,95]
'2017-01-31 01:01:01'   94  [99,98,97,95,94]

我想添加一个类似如下的列：

        date           value
'2017-01-01 01:01:01'   99
'2017-01-02 01:01:01'   98
'2017-01-03 01:01:01'   97
....
'2017-01-30 01:01:01'   95
'2017-01-31 01:01:01'   94

        date          value     list
 ...
 ...
 ...
'2017-01-30 01:01:01'   95  [99,98,97,95]
'2017-01-31 01:01:01'   94  [99,98,97,95,94]

---

其中，第三列是第二列中的值列表，如果日期在相应行中日期之前的某个时间范围内（例如5天）

像这样的东西应该有用

df = pd.DataFrame({'date': ['2017-01-01 01:01:01', '2017-01-02 01:01:01', '2017-01-03 01:01:01', '2017-01-30 01:01:01', '2017-01-31 01:01:01'],
                   'value': [99,98,97,95,94]})

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

def get_list(row):

   subset = df[(row['date'] - df['date'] <= pd.to_timedelta('5 days')) & (row['date'] - df['date'] >= pd.to_timedelta('0 days'))]
   return str(subset['value'].tolist())

df['list'] = df.apply(get_list, axis=1)

---

你被否决了，因为你的问题完全模糊。只需单击问题文本编辑器右上角的（？）帮助图标。谢谢Riley！for循环会不会使代码变慢，并有点违背pandas的目的？我编辑了代码，使其更干净，并避免使用for循环