我一直在尝试不同的方法来探测失败的着陆。在代码中，我使用for循环设置了几个条件，但它并没有给出所需的结果。目标是在索引2和索引4处获得“真”值。
下面您可以找到一个虚拟Dataframe。首先，我创建了新的列来计算当前高度与特定飞机先前高度之间的差异。然后过滤na值和极值。完成后，我创建了一个初始值为“false”的新列。
然后，for循环应该检查每一行，看看高度变化是否大于30英尺，如果是这样的话，应该从那一行开始分配一个“真”直到着陆（高度=0）
然而，当我使用包含不同飞机id的Dataframe时，这个for循环似乎不起作用。

df = pd.DataFrame({
        'aircraft':     ['1', '1', '1', '2','1','1' ,'2','3','2','3', '3'],
        'altitude':     [1000, 900, 1200, 1000, 1400, 0, 890, 1050, 750, 850, 700],
    })

    # Creating two new columns showing the difference in altitude between transmissions
    df["altitude_shift"] = df.groupby(['aircraft'])["altitude"].shift(1)
    df["altitude_difference"] = df["altitude"] - df["altitude_shift"]

    # Replacing the NaN values with 0
    df.replace(np.nan,0)
    df['altitude_difference'] = df['altitude_difference'].fillna(0)

    # Filtering out the negative values, showing only the points where the aircraft climbs during approach
    df["altitude_climb"] = np.where(df["altitude_difference"]<0,
                                             0, df["altitude_difference"])

    # Filtering out the extreme climb values
    df['altitude_climb'] = np.where(df['altitude_climb']>800,
                                              0, df['altitude_climb'])

    # Creating a new column with False as initial value
    df['aborted_landing'] = False

    # Creates True values if the aircraft gains more than 30 ft between alt reports
    # The elif statement checks if the aircraft is on ground
    for indices, row in df.iterrows():
        if df.at[indices, 'altitude_climb'] > 30:
            df.loc[indices:, 'aborted_landing'] = True
        elif df.at[indices, 'altitude'] <= 0:
            df.loc[indices:, 'aborted_landing'] = False
        break

有什么建议吗？