可以使用Python中的pandas库来处理这个问题。首先需要读取数据，并将日期转换为pandas中的日期类型。然后，使用pandas中的shift()函数来获取上一个星期一的记录，并使用merge()函数将两个数据框合并在一起进行比较。最后，使用apply()函数将新的或旧的星期一进行标记。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据并将日期转换为pandas日期类型
df = pd.read_csv('data.csv')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 获取最近一个星期一的记录和上一个星期一的记录
this_monday = df[df['date'].dt.weekday == 0].iloc[-1]
last_monday = df[df['date'].dt.weekday == 0].shift(1).iloc[-1]

# 将两个数据框合并
compare = this_monday.to_frame().merge(last_monday.to_frame(), left_index=True, right_index=True)
compare.columns = ['this_monday', 'last_monday']

# 对所有星期一进行标记
df['new_or_old'] = df.apply(lambda row: 'new' if row['date'] >= this_monday['date'] else 'old', axis=1)

注意：这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体数据进行适当地修改。