给定一个数据框 df，我想根据前 n 行（例如前 3）中的值为每一行生成一个新变量/列。
例如，给定以下内容：
输入
A B C
10 2 59.4
53 3 71.5
32 2 70.4
24 3 82.1
D 的计算：如果在 C 中的实际行或 C 中的前 3 行中有 2 个或更多单元格 > 70，则为 1，否则为 0
输出
A B C D
10 2 59.4 0
53 3 71.5 0
32 2 70.4 1
24 3 82.1 1
我应该如何在熊猫中做到这一点？
我认为@RafaelC 的答案是正确的方法。我正在添加一个答案，以 (a) 提供更好的示例数据，涵盖边缘情况和 (b) 稍微调整@RafaelC 的语法。特别是：
min_periods = 1 允许索引值小于窗口的早期行是非NaNwindow = 4 允许考虑当前条目加上前 3 个条目 sum()而不是size仅获True取值更新代码：
window = 4
df.C.rolling(window, min_periods=1).apply(lambda x: (x>70).sum()>=2)
数据：
A B C
10 2 59.4
53 3 71.5
32 2 70.4
24 3 82.1
11 4 10.1
10 5 1.0
12 3 2.3
13 2 1.1
99 9 70.2
12 9 80.0
根据 OP 规则的预期输出：
0 0.0
1 0.0
2 1.0
3 1.0
4 1.0
5 1.0
6 0.0
7 0.0
8 0.0
9 1.0
Name: C, dtype: float64
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