我对python比较陌生。我尝试为每个客户端计算累积总和，以查看相应的不活动月份（标志：1 或 0）。因此，当我们有一个 0 时，需要重置 1 的累积总和。当我们有一个新客户时，也需要重置。请参见下面的示例，其中 a 是客户列，b 是日期。
经过一番研究，我发现了问题“Cumsum reset at NaN”和“In Python Pandas using cumsum with groupby”。我想我有点需要把它们放在一起。将 'Cumsum reset at NaN' 的代码调整为向 0 的重置是成功的：
cumsum = v.cumsum().fillna(method='pad')
reset = -cumsum[v.isnull() !=0].diff().fillna(cumsum)
result = v.where(v.notnull(), reset).cumsum()
但是，我没有成功添加 groupby。我的数还在继续……
所以，一个数据集应该是这样的： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a' : [1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2],
'b' : [1/15,2/15,3/15,4/15,5/15,6/15,1/15,2/15,3/15,4/15,5/15,6/15],
'c' : [1,0,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1]})
这应该会产生一个包含 a、b、c 和 d 列的数据框
'd' : [1,0,1,0,1,2,0,1,2,0,1,2,3,4]
请注意，我有一个非常大的数据集，因此计算时间非常重要。
感谢你们对我的帮助