Python 从满足条件的最后一行开始的累计总和

我有以下形式的数据帧：

|----------|----|------|
|date      |type|inflow|
|----------|----|------|
|2017-01-01|I   |  3500|
|2017-02-01|A   |    23|
|2017-07-01|A   |    44|
|2017-09-01|A   |    55|
|2017-12-01|A   |    12|
|2018-01-01|I   |  3800|
|2018-03-01|A   |    87|
|2018-05-01|A   |    34|
|2018-07-01|A   |    23|
|----------|----|------|

I是初始流入量，以及额外流入量。它们不一定按年份分组，日期可以是任意的。我希望在每一行中都有一个累积和，从我上次遇到一个I开始。因此，当我遇到另一个I时，累积和应该重置。如果有帮助，两个I之间的As的最大数量可以是5

我尝试使用apply和rollappy，但无法找出如何在不一致的滚动窗口上应用它们。 如何使用熊猫来实现这一点？

让我们试试：

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详细信息

df['type'].eq（'I'）.cumsum（）

用于标记流入组，以执行分组累计和

请参见下面的可视化：

type  type == "I"  (type == "I").cumsum()
   I         True                       1
   A        False                       1
   A        False                       1
   A        False                       1
   A        False                       1
   I         True                       2
   A        False                       2
   A        False                       2
   A        False                       2

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您会注意到，1和2列将唯一地标识要执行累加运算的组。

这真是太神奇了，非常感谢。即使使用for循环，我也在努力计算这个。您能解释一下为什么使用了两次cumsum（）函数吗？我明白第二个的目的，但不是第一个。我可以看出，没有第一个是不行的，但是我不能理解它在做什么，这是非常有帮助的。我现在可以理解，它是

eq（'I'）

返回的布尔值的总和（）。再次感谢。请注意其他人的参考，这种方法也非常快。在我的core i5笔记本电脑上，我的实际数据帧大约有150000行，这大约需要1.2秒（还有一些其他步骤，我在这里没有显示）来分组另外两列。@gouravkr听起来不错，感谢您测试和验证代码！

type  type == "I"  (type == "I").cumsum()
   I         True                       1
   A        False                       1
   A        False                       1
   A        False                       1
   A        False                       1
   I         True                       2
   A        False                       2
   A        False                       2
   A        False                       2