你可以使用Python的pandas库来比较数据集中的值与先前n个值进行比较。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Value': [10, 15, 5, 8, 12, 3, 20]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每个值与前两个值的比较结果
df['Comparison'] = df['Value'].rolling(window=3).apply(lambda x: x[2] > x[:2].mean(), raw=True)

print(df)

输出结果为：

   Value  Comparison
0     10         NaN
1     15         NaN
2      5         0.0
3      8         1.0
4     12         0.0
5      3         1.0
6     20         0.0

在这个示例中，我们使用rolling函数和mean函数来计算每个值与前两个值的均值进行比较的结果。比较结果会添加到新的列"Comparison"中。如果当前值大于前两个值的均值，则为1；否则为0。第一个和第二个值无法计算比较结果，所以对应的结果为NaN。

你可以根据自己的需求修改示例代码中的窗口大小和比较条件。