如何在Pandas中用可变窗口长度实现rolling.min（无循环）

我找过几个类似问题，但都解决不了我的需求。具体需求如下：

• 在Pandas的DataFrame中，基于另一列的可变窗口长度使用rolling.min()方法
• 数据集未来会扩大，希望不通过循环实现

尝试过的代码及报错 #

1. 直接传入Series作为窗口参数：

pvdata['templow'] = pvdata['low'].rolling(window = pvdata['counter']).min()

报错信息：

ValueError: window must be an integer 0 or greater

我知道原因是rolling的window参数不能传Series，必须是整数。

2. 使用apply+lambda尝试：

pvdata['templow'] = pvdata['counter'].apply(lambda x: pvdata['low'].rolling(window = x).min())

报错信息：

ValueError: Expected a 1D array, got an array with shape (10989, 10989)

这个错误我搞不懂。

期望输出 #

期望每行的templow值，是当前行往前数counter列指定的行数范围内，low列的最小值（示例为每行对应动态窗口最小值的表格）。

请问有没有办法不通过循环实现这个需求？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stix