我有以下資料框：
midPrice Change % Spike New Oilprice
92.20000 0.00 0 92.043405
92.26454 0.07 0 92.049689
91.96950 -0.32 0 91.979751
91.73958 -0.25 0 91.844369
91.78985 0.05 0 91.724690
91.41000 -0.41 0 91.568880
91.18148 -0.25 0 91.690812
91.24257 0.07 0 91.858391
90.95352 -0.32 0 92.016806
93.24000 2.51 1 92.139872
93.31013 0.08 0 92.321622
93.00690 -0.32 0 92.542687
92.77438 -0.25 0 92.727070
92.86400 0.10 0 92.949655
每當我在列中有一個尖峰（1）時，我想用新的油價替換尖峰（包括）后的 5 行。其余行保持原樣。
任何想法如何解決這個問題？我根據以下內容嘗試了代碼：
- 遍歷df（for回圈）
- if/else 陳述句 if peak == 1 then 將以下 5 行替換為新油價的值 / else: 保持油價
def spike(i):
for i in df['Spike']:
if i.loc == 1:
df['midPrice'].replace(df['New Oilprice'][i:5])`
不幸的是，它不起作用，而且我對熊貓并不那么強大。我也嘗試將函式映射到也不起作用的資料幀上。我將不勝感激任何幫助
uj5u.com熱心網友回復：
假設 df 按時間升序排序（正如我在問題的編輯歷史中看到的那樣，您有一個時間列），您可以使用如下掩碼：
mask = df['Spike'].eq(1).where(df['Spike'].eq(1)).fillna(method='ffill', limit=4).fillna(False)
df.loc[mask, 'midPrice'] = df['New Oilprice']
print(df)
midPrice Change % Spike New Oilprice
0 92.200000 0.00 0 92.043405
1 92.264540 0.07 0 92.049689
2 91.969500 -0.32 0 91.979751
3 91.739580 -0.25 0 91.844369
4 91.789850 0.05 0 91.724690
5 91.410000 -0.41 0 91.568880
6 91.181480 -0.25 0 91.690812
7 91.242570 0.07 0 91.858391
8 90.953520 -0.32 0 92.016806
9 92.139872 2.51 1 92.139872
10 92.321622 0.08 0 92.321622
11 92.542687 -0.32 0 92.542687
12 92.727070 -0.25 0 92.727070
13 92.949655 0.10 0 92.949655
編輯 - 前 2 行，后 3 行：
您可以使用另一個調整蒙版fillna：
mask = df['Spike'].eq(1).where(df['Spike'].eq(1)).fillna(method='bfill', limit=2).fillna(method='ffill', limit=3).fillna(False)
df.loc[mask, 'midPrice'] = df['New Oilprice']
?
print(df)
midPrice Change % Spike New Oilprice
0 92.200000 0.00 0 92.043405
1 92.264540 0.07 0 92.049689
2 91.969500 -0.32 0 91.979751
3 91.739580 -0.25 0 91.844369
4 91.789850 0.05 0 91.724690
5 91.410000 -0.41 0 91.568880
6 91.181480 -0.25 0 91.690812
7 91.858391 0.07 0 91.858391
8 92.016806 -0.32 0 92.016806
9 92.139872 2.51 1 92.139872
10 92.321622 0.08 0 92.321622
11 92.542687 -0.32 0 92.542687
12 92.727070 -0.25 0 92.727070
13 92.949655 0.10 0 92.949655
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