Python 如何基于上一行的值标记数据？

如果当前值高于上一行的值，我希望将数据标记为“1”，否则标记为“0”

假设我有这个数据帧：

df = pd.DataFrame({'date': [1,2,3,4,5], 'price': [50.125, 45.25, 65.857, 100.956, 77.4152]})

我想要输出，就像数据帧是这样构造的：

df = pd.DataFrame({'date': [1,2,3,4,5], 'price': [50.125, 45.25, 65.857, 100.956, 77.4152], 'label':[0, 0, 1, 1, 0]})

*我不知道如何发布数据帧

以下代码是我的尝试：

df['label'] = 0
i = 0
for price in df['price']:
    i = i+1
    if price in i > price: #---> right now I am stuck here. i=It says argument of type 'int' is not iterable
        df.append['label', 1]
    elif price in i <= price:
        df.append['label', 0]

df['label']=0
i=0
对于df中的价格[‘价格’]：
i=i+1
如果价格在i>price:#-->现在我被困在这里。i=它表示“int”类型的参数不可iterable
df.append['label'，1]
iIIUC
np.中的elif价格，其中
使用布尔值
shift
查看行价格的变化，以及它是否大于上面的行

df['label'] = np.where(df['price'].ge(df['price'].shift()),1,0)

print(df)

   date     price  label
0     1   50.1250      0
1     2   45.2500      0
2     3   65.8570      1
3     4  100.9560      1
4     5   77.4152      0

说明：

print(df['price'].ge(df['price'].shift()))

返回可在
where
子句中使用的
True
和
False
语句的布尔值

0    False
1    False
2     True
3     True
4    False

通过（
=
）创建布尔掩码，并通过以下方式将
真/假
映射为
1/0
的整数：

或通过：

要解释代码中发生了什么，请执行以下操作：


df['label']
应初始化为空列表，而不是“0”。如果要将列表的第一个值设置为0，可以执行
df['label']=[0]
i
只是指数值（0,1,2,3…），而不是特定指数（50.125,45.25,65.857…）的价格值，因此它不是您想要比较的
price in
用于检查以下列表中是否存在price变量的值。

语句中的

后面没有列表，因此会出现错误。相反，您希望获取特定指数的价格值，并比较其是否大于或小于上一个指数的值
append
方法使用
（）
而不是
[]

如果要继续使用循环的方法，可以使用以下方法：

df['label'] = []
for i in range(len(df['price'])):
    if df['price'][i] > df['price'][i - 1]:
        df['label'].append(1)
    else:
        df['label'].append(0)

这样做的目的是在价目表的长度范围内循环。然后比较位置
i
和位置
i-1
的价格值

还可以使用三元运算符进一步简化if/else语句，以：

df['label'].append(1 if df['price'][i] > df['price'][i - 1] else 0)

工作小提琴：

df['label'] = []
for i in range(len(df['price'])):
    if df['price'][i] > df['price'][i - 1]:
        df['label'].append(1)
    else:
        df['label'].append(0)

df['label'].append(1 if df['price'][i] > df['price'][i - 1] else 0)