python pandas-返回每个单元格中的列表或一系列值

我有一个名为“贸易”的数据框架，如下所示：

                        high              MFE_ts
exit_time                                       
2000-02-01 01:00:00  1401.50 2000-02-01 01:00:00
2000-02-01 01:30:00  1401.00 2000-02-01 01:30:00
2000-02-01 02:00:00  1401.00 2000-02-01 01:30:00
2000-02-01 02:30:00  1399.75 2000-02-01 02:30:00
2000-02-01 03:00:00  1400.00 2000-02-01 02:30:00
2000-02-01 03:30:00  1399.25 2000-02-01 03:30:00
2000-02-01 04:00:00  1399.00 2000-02-01 03:30:00
2000-02-01 04:30:00  1400.25 2000-02-01 03:30:00
2000-02-01 05:00:00  1400.50 2000-02-01 03:30:00
2000-02-01 05:30:00  1400.75 2000-02-01 03:30:00

我想在右侧添加一个新列，该列将包含一系列值，如下所示：

对于每一行，获取“MFE_ts”列中包含的时间戳，并创建一个从“high”列中获取的值列表，该列表将从该时间戳到表的末尾。 例如，在最后一行中，输出应该是

=trade.loc['2000-02-01 03:30:00'：，'high']

我已经尝试了下面的各种迭代

trade[MAE_pr] = trade.loc[trade['MFE_ts']:, 'high']

但是没有成功。我假设一个序列号或一个列表就可以了——我最终想对该序列号/列表应用一个max（）或min（）函数，用于新列MAE_pr中的每个单元格。

试试这个

df.apply(lambda x: df.high.loc[x.MFE_ts:], 1)

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你想用这种方式解决昨天的问题吗？是的。。。我是新手，所以如果我一开始没有用最尖锐的方式提问，请道歉。到目前为止你们帮了大忙，别这样。你是在把问题克隆到其他人身上，你是在推断你认为可能的解决方案，而不是正确地设置问题以得到最合适的答案。举个例子：我没有看到你在上一篇文章中添加评论并对其进行编辑。在评论中提及人员，以便他们收到提醒。我很快会回答你原来的问题。我建议删除这一项，因为它会导致更大的问题：您不应该在pandas单元格中存储序列。我设法检索了使用

df.apply（lambda x:df.high.loc[x.MFE_ts::.min（），1）创建的序列的min（），

但是，如果我现在尝试使用

df.apply（lambda x:df.high.loc[x.MFE:].idxmin（），1）

，我收到错误消息

无效类型升级

。你知道为什么吗？