Python DataFrame：在达到条件之前的列的累积和，并在新列中返回和

我是Python新手，目前面临一个无法解决的问题。我真的希望你能帮助我。英语不是我的母语，所以如果我不能正确地表达自己，我很抱歉

假设我有一个数据帧，如：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1111,2222,3333,4444,5555,6666,7777,8888,9999], 'b':[0,0,1,0,1,0,0,0,1]})

我需要对“a”中的数据求和，直到达到“b中有一个值”的条件。 这意味着对于给定的数据帧：

At index=2 there is a 1 in b --> sum rows 0+1+2 = 6666
At index=4 there is a 1 in b --> sum rows 3+4 = 9999
At index=8 there is a 1 in b --> sum rows 5+6+7+8 = 33330

我尝试了if-else案例，但没有令人满意的结果

问候语

与“累计和”一起使用，然后使用“累计和”

sum

：

df = df.groupby(df.b.shift(fill_value=0).cumsum())['a'].sum().rename_axis(None).to_frame()
print (df)
       a
0   6666
1   9999
2  33330

对于新列，首先与

sum

一起使用，然后在

b

中设置

0

如果不匹配

1

：

运行：

请注意，分组是按b的相反顺序执行的，因此 在“向前”顺序的该列中，每个值1终止 当前组

“后处理”步骤包括：

• 颠倒顺序（按索引）
• 重置索引
• 转换为数据帧（如果需要）

---

哦，太好了！谢谢你的快速回答！很好！我如何更改您的代码来创建一个新列，比如在1位于b中的位置用666699933330填充“cumsum”，并且原始数据帧看起来是一样的。好的，很抱歉，我对注释中的换行很愚蠢。。。希望这现在是可以理解的。如果

6666

9999

和

33330

位于第b列的同一行，则原始数据帧是否可以通过新列“cumsum”进行扩展

AB

01110

12220

23331

344440

455551

566660

677770

788880

899991

是的，看到并更改了它；）对于未来的观众：这两种解决方案都是有效的。还有一个命令来获取累计列的平均值吗？对于上述情况：

（1111+2222+3333）/3

或

（4444+5555）/2

？@Klamsi-通过

平均值

函数更改

总和

。

s = df.groupby(df.b.shift(fill_value=0).cumsum())['a'].transform('sum')
df['cumsum'] = np.where(df.b == 1, s, 0)

print (df)
      a  b  cumsum
0  1111  0       0
1  2222  0       0
2  3333  1    6666
3  4444  0       0
4  5555  1    9999
5  6666  0       0
6  7777  0       0
7  8888  0       0
8  9999  1   33330

df.a.groupby(df.b[::-1].cumsum()).sum()\
    .sort_index(ascending=False).reset_index(drop=True).to_frame()