如何不使用for循环从DataFrame列中提取逐次突破的历史最大值

解法 #

你可以直接用pandas内置的向量化函数cummax（累积最大值）实现，全程不需要自己写循环：

步骤说明 #

1. 用cummax()计算Price列从首行到当前行的最大值序列
2. 筛选出累积最大值发生变化的行，对应的Price值就是你要的历史新最大值

完整代码 #

import pandas as pd
# 示例数据构造
df = pd.DataFrame({'Price': [3, 2, 12, 5, 7, 16]})
# 核心逻辑
result = df['Price'][df['Price'].cummax().diff().ne(0)].tolist()
print(result)

输出结果 #

[3, 12, 16]

逻辑解释 #

• 示例数据的cummax()返回结果为[3, 3, 12, 12, 12, 16]，每一位都是截止到当前行的历史最大值
• 用diff()计算相邻两位的差值，差值不为0的位置就是出现新最大值的位置
• 用得到的布尔序列过滤原Price列，就可以直接拿到所有历史新最大值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SKPS