我有一個股票價格資料框：
df = pd.DataFrame([100, 101, 99, 100,105,104,106], columns=['P'])
我想創建一個計數器列，如果當前價格高于前一行的價格，則計數，但如果當前價格低于前一行的價格，則僅在超過該價格（如水印）時再次計數）。以下是所需的列：
df['counter'] = [np.nan, 1, 1, 1,2,2,3]
所以第二行的價格是101，超過100，所以計數器為1，然后價格下降到99又回到100，但是計數器仍然是1，因為我們還沒有達到101的價格（也就是水印） ，那么一旦我們在第 4 行超過 101，價格為 105，計數器變為 2，然后價格再次下降到 104，所以我們保持在 2，然后當它到達 106 時，我們將計數器增加到 3。
uj5u.com熱心網友回復：
演算法：
找出每行（包括當前行）的當前最大先前觀察值。
查看前一行的最大先前觀察值是多少。
每次這兩個值之間存在差異時，我們就知道在當前行中命中了一個新的水印。
計算新水印被擊中的次數的累積總和。
df["current_observed_max"] = df["p"].cummax() df["previous_observed_max"] = df["current_observed_max"].shift(1) df["is_new_watermark"] =(df["current_observed_max"] != df["previous_observed_max"]).astype(int) df["counter"] = df["is_new_watermark"].cumsum()
有了這個，您可能需要減去 1，具體取決于您希望如何處理第一個觀察到的數字。
uj5u.com熱心網友回復：
一個非常簡單有效的方法是結合pandas.factorize和cummax：
df['counter'] = pd.factorize(df['P'].cummax())[0]
輸出：
P counter
0 100 0
1 101 1
2 99 1
3 100 1
4 105 2
5 104 2
6 106 3
uj5u.com熱心網友回復：
另一種方法：查找行值是否等于累積最大值和 cumsum() 以創建唯一組
df['newP']=(df['P'].cummax()==df['P']).cumsum()-1
P newP
0 100 0
1 101 1
2 99 1
3 100 1
4 105 2
5 104 2
6 106 3
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