Как использовать iterrows для исправления значения во фрейме данных в Python Pandas?

Question

У меня есть фрейм данных, который я создал из файлов CSV и вставил в визуализацию графика. Проблема в том, что я заметил несколько резких отклонений. Два набора данных, с которыми я работаю, - это скорость ветра и порывы ветра. По сути, я хочу, чтобы любое значение, при котором скорость ветра больше, чем значение порыва, было переопределено как порыв.

Я просмотрел его строки, и я думаю, что близок, я получил ключевое значение = 0 wen Я пытаюсь запустить свой для l oop, который, как я прочитал, связан с тем, что я пытаюсь выполнить l oop через индексированный фрейм данных. Однако все исправления, которые я видел, не помогли. Как я могу go просматривать каждый кадр данных строка за строкой и переопределять значение для другого кадра данных, если это условие выполняется?

Вот мой соответствующий фрагмент кода:

 #Imports of data above this snippet

    #Create tables with monthly mean & max wind speeds
    #Ignore null values
    wind = pd.DataFrame(df, columns = ['wind_speed'])
    wind.dropna(how = 'any', inplace = True)
    wind['wind_speed'] = wind['wind_speed'].astype(str).astype(float)
    wind_m = wind.resample('M').mean()
    wind_max = wind.resample('M').max()

    #Limit to May-November
    wind_m = wind_m[wind_m.index.month.isin([5,6,7,8,9,10])]
    wind_max = wind_max[wind_max.index.month.isin([5,6,7,8,9,10])]

    #Build the same mean and max tables for wind gusts
    gust = pd.DataFrame(df, columns = ['wind_gust'])

    #Drop all rows that don't contain a gust (inplace)
    gust.dropna(how = 'any', inplace = True)
    #Convert data types from objects to datetime and float
    gust['wind_gust'] = gust['wind_gust'].astype(str).astype(float)
    gust_m = gust.resample('M').mean()
    gust_max = gust.resample('M').max()

    #Limit to May-November
    gust_m = gust_m[gust_m.index.month.isin([5,6,7,8,9,10])]
    gust_max = gust_max[gust_max.index.month.isin([5,6,7,8,9,10])]

    #Impose a catch that redefines any wind greater than the gust value as a gust
    i = 0
    for index, row in wind_max.iterrows():
        if wind_max[i] > gust_max[i]:
            gust_max[i] = wind_max[i]    # this is where I return the key error
        i += 1

   #Visualizations below this snippet

** РЕДАКТИРОВАТЬ: Пример визуализации и набора данных для каждого запроса:

Обратите внимание на выброс, когда красная линия превышает синюю линию, чего никогда не должно происходить. Если красная линия превышает синюю, ее следует переопределить как порыв (синий)

Пример набора данных:

Столбцы: ID станции, Дата и время, Скорость ветра, порыв ветра