Python 如何在数据帧中查找numpy数组列的布尔值？

所以我试图找出数据帧中numpy数组中的前一个数字是否大于一个数字。下面是代码：

import pandas as pd
import numpy as np
arr_1 = np.array([7, 1, 6, 9, 2, 4])
arr_2 = np.array([5, 8, 9, 10, 2, 3])
arr_3 = np.array([1, 9, 3, 4, 5, 1])

dict_of_arrs = {
    'arr' : [arr_1, arr_2, arr_3]
}
df = pd.DataFrame(dict_of_arrs)
df

其输出为：

     arr
0   [7, 1, 6, 9, 2, 4]
1   [5, 8, 9, 10, 2, 3]
2   [1, 9, 3, 4, 5, 1]

所以我的问题是，对于每一行，每个数组中的secound数是否大于第一行，第三行是否大于secound，依此类推。其中，如果数字较大，则代码的输出为True；如果数字不在每个数组中，则代码的输出为False。多谢各位

我会的

df.arr.apply(lambda x : np.diff(x)>0)
0    [False, True, True, False, True]
1     [True, True, True, False, True]
2    [True, False, True, True, False]
Name: arr, dtype: object