Python 重新启动时数据帧列的累积和

我想在数据帧上执行以下功能

计算一列的累计和，注意：

它只查看以前的索引，不包括当前索引，例如，第一个索引将为零，因为没有以前的数据可查看

当它不累积时，例如增量为零，它将重新开始计数

      Number  Cumulative
   0       1           0
   1       1           1
   2       1           2
   3       0           3
   4       0           0
   5       1           0
   6       1           1
   7       0           2

---

我知道有一个扩展函数，但当它看到0时它不会重新启动，这是通过根据前一行是否为0进行分组，然后获得累积计数来实现的：

>>> df
   Number
0       1
1       1
2       1
3       0
4       0
5       1
6       1
7       0

df['Cumulative'] = df.groupby(df.Number.shift().eq(0).cumsum()).cumcount()

>>> df
   Number  Cumulative
0       1           0
1       1           1
2       1           2
3       0           3
4       0           0
5       1           0
6       1           1
7       0           2

或者，如果它确实是您想要的

cumsum

，则使用与上述相同的分组应用cumsum，并将其下移1：

df['Cumulative '] = df.groupby(df.Number.eq(0).cumsum()).cumsum().shift().fillna(0)
>>> df
   Number  Cumulative 
0       1          0.0
1       1          1.0
2       1          2.0
3       0          3.0
4       0          0.0
5       1          0.0
6       1          1.0
7       0          2.0

---

从pandas.core.groupby.groupby.cumcount（pandas 0.23.4文档）的示例中，为什么df.groupby（'A'）.cumcount（）的结果是0 1 2 0 1 3？为什么最后是3？因为这是列

a

中第4行

a

（而

cumcount

从0开始）。这就是为什么在您的情况下，您可以只按分组

Number

，因为在前一行中遇到0时，您正在尝试重置计数器。那么，为什么在您给我的解决方案中，第6行没有显示4，第7行显示5？因为我将您的问题解释为在遇到0时希望重置，所以我按遇到0的时间分组（重置累积计数）明白吗！因此，如果我扩展这个问题（为了学习），我想得到另一列，结果是0 0 0 3 0 0 0 2，基本上我想要子累积中的最大数，或者0之前的数。