在你的问题中还有一些未知数，比如如果区间重叠会发生什么。这里我将考虑下一个区间覆盖前一个区间（你可以通过改变代码来做相反的事情，见第二部分）。
使用rolling、groupby.cumcount和mask：

s = df['Number'].notna().shift(-N, fill_value=False)
m = s.rolling(2*N+1, min_periods=1).max().astype(bool)

df['Number2'] = df.groupby(s.cumsum()).cumcount().sub(N).where(m)

• 注：我使用了一个稍微不同的示例来显示重叠。*

输出：

Time  Number  Number2
 0   t0     NaN      NaN
 1   t1     NaN     -2.0
 2   t2     NaN     -1.0
 3   t3     0.0      0.0
 4   t4     NaN      1.0
 5   t5     NaN     -2.0  # here we have an overlap, use latter value
 6   t6     NaN     -1.0
 7   t7     0.0      0.0
 8   t8     NaN      1.0
 9   t9     NaN      2.0
10  t10     NaN      NaN

第一组优先级

s = df['Number'].notna().shift(N, fill_value=False)[::-1]
m = s.rolling(2*N+1, min_periods=1).max().astype(bool)

df['Number3'] = df.groupby(s.cumsum()).cumcount(ascending=False).rsub(N).where(m)

输出：

Time  Number  Number2  Number3
0    t0     NaN      NaN      NaN
1    t1     NaN     -2.0     -2.0
2    t2     NaN     -1.0     -1.0
3    t3     0.0      0.0      0.0
4    t4     NaN      1.0      1.0
5    t5     NaN     -2.0      2.0  # difference in behavior
6    t6     NaN     -1.0     -1.0
7    t7     0.0      0.0      0.0
8    t8     NaN      1.0      1.0
9    t9     NaN      2.0      2.0
10  t10     NaN      NaN      NaN

n=2
col1=df1.Number.shift(-n).eq(0).cumsum()
df1.loc[col1!=0,'Number']=df1.loc[col1!=0].groupby(col1).transform('cumcount')-n
df1

输出功率

Time  Number
0   t0     NaN
1   t1    -2.0
2   t2    -1.0
3   t3     0.0
4   t4     1.0
5   t5     2.0
6   t6    -2.0
7   t7    -1.0
8   t8     0.0
9   t9     1.0

我们能多了解一些情况吗？
我注意到在你的最终结果t0仍然是NA，这是为什么？你仍然想保留一些值为NaN吗？
在这个例子中，t3最初是0，而在结果中它仍然是0，这在序列中是有意义的。而不是用0，而是用另一个像5的值？你是想保留5，还是从序列中的那个位置赋值0？如果你保留了5，那么t4会是0吗？
以下是一些解决方案，以防万一：

使用序列填充NaN值（跳过填充的值）

#!/usr/bin/env python 
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    {'Time': 't0', 'Number': None},
    {'Time': 't1', 'Number': None},
    {'Time': 't2', 'Number': None},
    {'Time': 't3', 'Number': 0},
    {'Time': 't4', 'Number': None},
    {'Time': 't5', 'Number': None},
])

len_null = df['Number'].isna().sum()
starting_number = -2

df.loc[df['Number'].isna(), 'Number'] = list(range(starting_number, len_null-abs(starting_number)))

print(df)

会给予你这个：

Time  Number
0   t0    -2.0
1   t1    -1.0
2   t2     0.0
3   t3     0.0
4   t4     1.0
5   t5     2.0

用序列填充整列（覆盖填充的值）

#!/usr/bin/env python

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    {'Time': 't0', 'Number': None},
    {'Time': 't1', 'Number': None},
    {'Time': 't2', 'Number': None},
    {'Time': 't3', 'Number': 0},
    {'Time': 't4', 'Number': None},
    {'Time': 't5', 'Number': None},
])

starting_number = -2
df['Number'] = list(range(starting_number, len(df)-abs(starting_number)))
print(df)

将为您提供：

Time  Number
0   t0      -2
1   t1      -1
2   t2       0
3   t3       1
4   t4       2
5   t5       3

使用序列填充NAN值（跳过填充值的序列）

#!/usr/bin/env python

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    {'Time': 't0', 'Number': None},
    {'Time': 't1', 'Number': None},
    {'Time': 't2', 'Number': None},
    {'Time': 't3', 'Number': 0},
    {'Time': 't4', 'Number': None},
    {'Time': 't5', 'Number': None},
])

starting_number = -2
new_series = pd.Series(list(range(starting_number, len(df)-abs(starting_number))))
df['Number'] = df['Number'].fillna(new_series)
print(df)

将为您提供：

Time  Number
0   t0    -2.0
1   t1    -1.0
2   t2     0.0
3   t3     0.0
4   t4     2.0
5   t5     3.0

（请注意，1应该已经进入t3插槽，但由于那里已经有一个0，所以它只是跳过了它）