使用NaN基于同一列中的其他值替换列中的值

Question

这是标题中的特殊问题.

我有以下数据框:

values = [[100,54,25,26,32,33,15,2],[1,2,3,4,5,6,7,8]]
columns = ["numbers", "order"]
zipped = dict(zip(columns,values))
df = pd.DataFrame(zipped)
print(df)

   numbers  order
0      100      1
1       54      2
2       25      3
3       26      4
4       32      5
5       33      6
6       15      7
7        2      8

想象一下,数据框按列顺序递增排序.在列号中,如果行中存在更大的值,我想用NaN替换值,并获得以下结果:

   numbers  order
0      100      1
1       54      2
2      NaN      3
3      NaN      4
4      NaN      5
5       33      6
6       15      7
7        2      8

没有经过循环,实现它的最佳方法是什么？

更新:初始DF和预期结果可能是更好的示例(添加要替换的不连续值块):

values = [[100,54,25,26,34,32,31,33,15,2],[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]]

   numbers  order
0      100      1
1       54      2
2       25      3
3       26      4
4       34      5
5       32      6
6       31      7
7       33      8
8       15      9
9        2     10

结果:

   numbers  order
0    100.0      1
1     54.0      2
2      NaN      3
3      NaN      4
4     34.0      5
5      NaN      6
6      NaN      7
7     33.0      8
8     15.0      9
9      2.0     10

Answer 1

我读到这个略有不同,如果数字大于低于这意味着他们的反向cummax更高:

In [11]: df.at[3, 'numbers'] = 24  # more illustrative example 

In [12]: df.numbers[::-1].cummax()[::-1]
Out[12]:
0    100
1     54
2     33
3     33
4     33
5     33
6     15
7      2
Name: numbers, dtype: int64

In [13]: df.loc[df.numbers < df.numbers[::-1].cummax()[::-1], 'numbers'] = np.nan

In [14]: df
Out[14]:
   numbers  order
0    100.0      1
1     54.0      2
2      NaN      3
3      NaN      4
4      NaN      5
5     33.0      6
6     15.0      7
7      2.0      8