本文探讨如何在Python Pandas中，根据上一行值高效创建并累加新列。 问题并非简单地使用apply函数就能解决，需要结合Pandas特性巧妙实现。
假设数据包含三列('col1', 'col2', 'col3')，目标是根据'col1'创建'col4'列：'col1'值在(3, 5)之间则'col4'为1，否则为0；且'col4'中值为1的连续数值进行累加。
直接使用循环遍历方法虽然清晰，但效率低：
values = [[5.5, 2.5, 10.0], [2.0, 4.5, 1.0], [2.5, 5.2, 8.0], [4.5, 5.8, 4.8], [4.6, 6.3, 9.6], [4.1, 6.4, 9.0],
[5.1, 2.3, 11.1], [4.8, 2.3, 4.8], [4.8, 2.3, 4.8]]
df = pd.DataFrame(values, columns=['col1', 'col2', 'col3'], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'y'])
col4 = []
index = 1
for one in df['col1']:
if 3 < one < 5:
index += 1
col4.append(index)
else:
index = 0
col4.append(index)
df['col4'] = col4
自定义函数结合apply方法虽然有所改进，但不够简洁高效。
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更高效的方案是利用numpy.where和cumsum函数：
df['col4'] = pd.Series(np.where((df['col1'] > 3) & (df['col1'] < 5), 1, np.nan)).cumsum().fillna(0).astype(int)
此方法先根据条件创建包含1和NaN的Series，再用cumsum累加，最后用fillna将NaN替换为0。
更稳健的版本，能处理各种情况，包括中间出现不符合条件的情况：
v = df.apply(lambda x: 1 if 3 < x['col1'] < 5 else 0, axis=1) df['col4'] = (v.cumsum() - (v != v.shift()).cumsum() + (v != v.shift()) * v).fillna(0).astype(int)
此方法通过更复杂的逻辑处理中间不满足条件的情况，确保累加结果准确。 对比这些方法，选择合适的方法能显著提升代码效率和可读性。
