Python 如何在大熊猫身上用重置进行累积条纹

我有以下数据帧：

df = pd.DataFrame({'col1':['A','A','A','A','A','A','A','B','B','B','B','B','B','B'],'col2':[1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,0,0,0],'col3':[.5,.5,.3,.2,.1,.4,.7,.4,.5,.3,.2,.4,.5,.6]})

我需要一个col3的运行和，但是只要col1发生变化或者col2中有零，这个和就应该重置。我应该返回如下内容：

我尝试了以下方法：

df['cum'] = df.groupby([df.col1, df.col2]).col3.cumsum()

但是，它没有正确重置。它会重置，但会继续对后续行进行求和

在这里拍摄

zeros = df.col2.eq(0)
vals = df.groupby(['col1', df.col2.ne(df.col2.shift()).cumsum()]).col3.cumsum()

df['id'] = np.where(zeros, 0, vals)

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说明：

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无论何时

col2

为

0

，只要设置

0

。否则，只需设置分组值的

cumsum

。

@pandachii很高兴我能帮忙；）我意识到了一个错误，如果我想在col2中的第一个实例1之后启动cumsum。代码将如何更改？新的预期产量将为0,0.5,0.8,0,0,0.1,0.5,0,0,0,0,3,0,0,0,0，0@pandachii这是哪个输入的预期输出？来自post的原始输入