基于Pandas生成列c：连续1序列结束后保留最大值至更大值出现

1. 生成列b的简洁方法 #

按照规则，当df.a > df.a.shift(1)时b为1，否则为0，直接用pandas内置方法实现：

df['b'] = df['a'].gt(df['a'].shift()).astype(int).fillna(1).astype(int)

说明：gt方法返回布尔值，转int后得到0/1；第一行因shift()后为NaN，用fillna(1)填充（匹配示例中第一行b=1的结果），最后转int确保类型统一。

2. 生成列c的实现逻辑 #

根据需求，我们需要保留连续1序列的最大值，并填充到下一个更大值出现前的所有行。可以通过以下简洁代码实现：

df['c'] = df['a'].where(df['b'] == 1).cummax().ffill()

分步解释：

• df['a'].where(df['b'] == 1)：仅保留b=1时的a值，其余位置设为NaN
• cummax()：计算累计最大值，确保每个阶段的峰值不会被后续更小值覆盖
• ffill()：向前填充NaN，将峰值填充到后续所有行，直到下一个更大峰值出现

完整可运行代码 #

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame(
    {
        'a': [110, 115, 112, 180, 150, 175, 160, 145, 200, 205, 208, 203, 206, 207, 208, 209, 210, 215],
    }
)
# 生成列b
df['b'] = df['a'].gt(df['a'].shift()).astype(int).fillna(1).astype(int)
# 生成列c
df['c'] = df['a'].where(df['b'] == 1).cummax().ffill()

print(df)

运行后输出与示例完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AmirX