如何在pandas中的列中添加值？

我有一个数据帧

import pandas as pd
data = {'a': [1,2,3,None,4,None,2,4,5,None]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

     a
 0  1.0
 1  2.0
 2  3.0
 3  NaN
 4  4.0
 5  NaN
 6  2.0
 7  4.0
 8  5.0
 9  NaN

我想增加值，直到NaN出现，一旦它得到NaN，它就会停止并从头开始

     a    b
0  1.0    6
1  2.0    6
2  3.0    6
3  NaN  NaN
4  4.0    4
5  NaN  NaN
6  2.0   11
7  4.0   11
8  5.0   11
9  NaN  NaN

我怎样才能做到这一点

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提前感谢

使用

cumsum

创建

groupby

键，然后使用

mask

df.a.groupby(df.a.isnull().cumsum()).transform('sum').mask(df.a.isnull())
0     6.0
1     6.0
2     6.0
3     NaN
4     4.0
5     NaN
6    11.0
7    11.0
8    11.0
9     NaN
Name: a, dtype: float64

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使用

cumsum

创建

groupby

键，然后使用

mask

df.a.groupby(df.a.isnull().cumsum()).transform('sum').mask(df.a.isnull())
0     6.0
1     6.0
2     6.0
3     NaN
4     4.0
5     NaN
6    11.0
7    11.0
8    11.0
9     NaN
Name: a, dtype: float64

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很好，很好。