python数据帧行：行+；n>；行中的值，将变量设置为

我正在使用熊猫数据帧。我正在尝试创建一个新的列data['Labels']，它包含由列data['diff']中的行I和行I+n之间的值的变化确定的标签，用于数据帧的整个长度

我想象以下情况，但这是返回给我的错误：

for i in range(len(data['diff'])-1):
    data.loc[data['diff'][i] >= data['diff'][i+n], 'Labels'] = 'A'
    data.loc[data['diff'][i] < data['diff'][i+n], 'Labels'] = 'B'

---

如果我理解正确，如果以下任何行中的值较高，您希望将标签设置为

A

您可以使用

cummax

获得剩余行的最大值。但是，您需要首先还原索引，否则

cummax

将返回前面行的最大值。您可以使用

.iloc[：-1]

：

df['following_max'] = df['diff'].iloc[::-1].cummax().iloc[::-1]

然后，每当以下最大值大于当前值时，应用标签

A

：

df['Labels'] = np.where(df['diff'] < df['following_max'], 'A', 'B')

df['Labels']=np.其中（df['diff']

您只需执行

数据['Labels']=np.where（数据['diff']>=data['diff'].shift（），'A'，'B'）

您好，谢谢！这对于比较i和i+1非常有用，但是我刚刚意识到我希望转换也包括data['diff'][i]>=data['diff][i+n]的可能性。基本上，我想根据数据['diff']时间序列中任何地方的更改来创建一个标签。更改您的需求是不好的，因此，您的评论还需要进一步解释是不是

n

修复了？或者您想将

i

与一系列行进行比较吗？IIUC然后只需将

n

传递到

shift

即可，例如

。shift（n）

抱歉，我是新手。我已将问题的标题改为相关的。n不是固定的，但它必须大于i。因此，是的，我想将数据['diff'][I]与下面任何一行的值进行比较。

df['Labels'] = np.where(df['diff'] < df['following_max'], 'A', 'B')