Python 以累积和为条件将数据拆分为批

我试图根据

start\u date

和

end\u date

对一些数据进行批处理，这是累积和的条件，这里有一种方法：

从io导入字符串io作为sio
d=sio（“”）
索引日期数
0      2021-01-01       200000
1      2021-01-02       240000
2      2021-01-03       55000
3      2021-01-04       400000
4      2021-01-05       80000
5      2021-01-06       100000
""")
作为pd进口熊猫
df=pd.read_csv（d，sep='\s+'）
批次数量=5*10**5
df['batch\u num']=df['num\u books'].cumsum（）//batch\u num
结果=df.groupby（'batch_num'）.agg（开始日期=（'date'，'min'），结束日期=（'date'，'max'），累计账簿=（'num_books'，'sum'））
打印（结果）
#开始日期结束日期总和账簿
#批次号
#0          2021-01-01  2021-01-03        495000
#1          2021-01-04  2021-01-05        480000
#2          2021-01-06  2021-01-06        100000

---

请注意，

结果

数据帧还包含超过

500_000

的条目，但是删除/过滤它是很简单的。

For循环是一种方法。这肯定比我使用For循环和if语句的解决方案要好得多。非常感谢。不客气！

index  Date            num_books
0      2021-01-01       200000
1      2021-01-02       240000
2      2021-01-03       55000
3      2021-01-04       400000
4      2021-01-05       80000
5      2021-01-06       100000

start_date  end_date   cumsum_books
2021-01-01  2021-01-03  495000
2021-01-04  2021-01-05  480000
2021-01-06  2021-01-06  100000