Python 以矢量化方式计算特定连续相等值的数量

假设我们有以下数据帧：

In [1]:
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1], columns=['in'])
df
Out[1]: 
   in
0   0
1   1
2   0
3   0
4   1
5   1
6   0
7   1
8   1
9   1

如何以矢量化的方式计算熊猫中连续数？我希望得到这样的结果：

   in  out
0   0    0
1   1    1
2   0    0
3   0    0
4   1    1
5   1    2
6   0    0
7   1    1
8   1    2
9   1    3

---

类似于在特定条件下重置的矢量化求和运算。

您可以执行类似操作（贷记到：）：

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公平竞争。我的头撞了这个40分钟：P@Ffisegydd这里也一样：-），但我有一种感觉，有人会要求使用itertools.groupby相当于某个地方的熊猫groupy。是的，我知道我想要它，只是从来都懒得用谷歌搜索它>\u@AshwiniChaudhary你会做一个拉式请求，将它添加到烹饪书中吗，在本节的某个地方：

>>> df['in'].groupby((df['in'] != df['in'].shift()).cumsum()).cumsum()
0    0
1    1
2    0
3    0
4    1
5    2
6    0
7    1
8    2
9    3
dtype: int64