假设我有以下数据框
| 日期 | 旗帜 | 用户 | 编号 | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 2019-01-01 | 1 | A | 10 |
| 1 | 2019-01-02 | 0 | A | 20 |
| 2 | 2019-01-03 | 1 | 乙 | 30 |
| 3 | 2019-03-04 | 1 | 乙 | 40 |
我想仅在 flag == 1 时创建按用户分组的数字的累积和，所以我会得到这个：
| 日期 | 旗帜 | 用户 | 编号 | 累积量 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2019-01-01 | 1 | A | 10 | 10 |
| 1 | 2019-01-02 | 0 | A | 20 | 10 |
| 2 | 2019-01-03 | 1 | 乙 | 30 | 30 |
| 3 | 2019-03-04 | 1 | 乙 | 40 | 70 |
到目前为止，我能够按标志进行汇总，忽略用户组
df['cumsum'] = df[df['flag'] == 1 ]['num'].transform(pd.Series.cumsum)
或用户忽略标志的 cumsum
df['cumsum'] = df.groupby('user')['num'].transform(pd.Series.cumsum)
我需要帮助让他们一起工作。