shift()方法在任一方向上移动序列。因此，要设置以下时间戳为18：00的单元格的状态：

df.loc[df["timestamp"].shift(-1) == '18:00:00', 'state'] = 'jazz'

产生：

issue_stat           timestamp    state
0           0            11:00:00       hi
1           1            12:40:00       lo
2           9            13:00:00       av
3           3            15:00:00     jazz
4           8            18:00:00       hi
5           4            20:00:00       lo

可以使用shift函数获取 Dataframe 的前一行，然后使用布尔索引选择timestamp等于18：00：00的行，并更新这些行的状态列。
以下是如何执行此操作的示例：

df['prev_state'] = df['state'].shift(1)
df.loc[df['timestamp'] == '18:00:00', 'prev_state'] = 'jazz'

这将向 Dataframe 添加一个名为prev_state的新列，其中包含前一行的state列的值，然后，它将把时间戳等于18：00：00的行的prev_state列更新为jazz。
如果要更新state列而不是添加新列，只需使用以下代码：

df.loc[df['timestamp'] == '18:00:00', 'state'] = 'jazz'

这将把timestamp等于18：00：00的行的state列更新为jazz。

您可以使用shift()：

test_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], \
    'B' : ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'], \
    'state' : ['NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'FL', 'FL', 'FL', 'FL', 'FL']})

A   B   state
0   1   A   NY
1   2   B   NY
2   3   C   NY
3   4   D   NY
4   5   E   NY
5   6   F   FL
6   7   G   FL
7   8   H   FL
8   9   I   FL
9   10  J   FL

我引用了值C，但值B-1行的值发生了变化。
一个二个一个一个
但在您的示例中，您将选择列timestamp而不是B，并选择一个值。