相关疑难解决方法(0)

我有一个pandas DataFrame,timedeltas作为单独列中这些增量的累积和,用毫秒表示.下面提供了一个示例:

Transaction_ID  Time            TimeDelta       CumSum[ms]
1              00:00:04.500     00:00:00.000    000
2              00:00:04.600     00:00:00.100    100
3              00:00:04.762     00:00:00.162    262
4              00:00:05.543     00:00:00.781    1043
5              00:00:09.567     00:00:04.024    5067
6              00:00:10.654     00:00:01.087    6154
7              00:00:14.300     00:00:03.646    9800
8              00:00:14.532     00:00:00.232    10032
9              00:00:16.500     00:00:01.968    12000
10             00:00:17.543     00:00:01.043    13043

我希望能够为CumSum [ms]提供最大值,之后累积和将从0重新开始.例如,如果在上面的示例中最大值为3000,则结果将如下所示:

Transaction_ID  Time            TimeDelta       CumSum[ms]
1              00:00:04.500     00:00:00.000    000
2              00:00:04.600     00:00:00.100    100
3              00:00:04.762     00:00:00.162    262
4              00:00:05.543     00:00:00.781    1043
5              00:00:09.567     00:00:04.024    0
6              00:00:10.654     00:00:01.087    1087
7              00:00:14.300     00:00:03.646    0 …

In [46]: d = np.random.randn(10, 1) * 2

In [47]: df = pd.DataFrame(d.astype(int), columns=['data'])

我正在尝试创建一个 cumsum 列，它应该在数据列中的符号更改后重置，如下所示

   data  custom_cumsum
0    -2  -2
1    -1  -3 
2     1   1
3    -3  -3
4    -1  -4
5     2   2 
6     0   2 
7     3   5 
8    -1  -1 
9    -2  -3 

我能够通过 实现这一点df.iterrows()。我试图避免迭代并通过向量运算来实现。当存在 NaN 时，有几个关于重置 cumsum的问题。我无法通过这些解决方案实现这个目标。