我是这个数据科学世界的新手，正在尝试了解一些基本的Pandas例子。我有一个Pandas数据框，我想创建一个新的列，并添加一些条件值，如下所示：它将每隔2秒包含yes。否则包含no。以下是一个示例：这是我的原始数据框。

id  name    time
0   1   name1   260.123
1   2   name2   261.323
2   3   name3   261.342
3   4   name4   261.567
4   5   name5   262.123
...

新的数据框将如下所示：

id  name    time     time_delta
0   1   name1   260.123  yes
1   2   name2   261.323  no
2   3   name3   261.342  no
3   4   name4   261.567  no
4   5   name5   262.123  yes
5   6   name6   262.345  yes
6   7   name7   264.876  yes
7   8   name8   265.234  no
8   9   name9   266.234  yes
9   10  name10  267.234  no
...

我使用的代码是：df['time_delta'] = df['time'].apply(apply_test)函数的实际代码：

def apply_test(num):
    prev = num
    if round(num) != prev + 2:
        prev = prev
        return "no"
    else:
        prev = num
        return "yes"

请注意，时间列有小数，没有模式。
结果是所有的no，因为在每次迭代中prev被分配给下一个数字。这是我想的方式。不确定是否有其他更好的方式。我将感谢任何帮助。
最新消息：

• 请注意，时间列有小数，在这种情况下，小数值没有值。例如，时间=234.xxx将被视为234秒。因此，下一个2秒点是236。
• 如果我们向下取整，数据框会有多个秒值。在这种情况下，所有秒值都必须标记为yes。请参考更新结果数据框作为示例。