Pandas DataFrame按Cycle分组实现重置式累计时间计算

原代码先对全量Total Time做全局差分，再按周期分组累加，存在两个逻辑漏洞：

• 跨周期的相邻行时间差会被划入新周期的首个差分结果，导致新周期初始值不为0
• 没有以每个周期自身的起始时间作为累计基准，无法实现周期切换时计数器完全重置

不需要做全局差分+分组累加，直接以每个周期内第一条记录的Total Time作为该周期的计时零点，每行时间减去所属周期的零点时间，即可得到准确的周期内累计时长，天然满足重置要求。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"Cycle": [1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,5,5,5,5],
                   "Total Time": [0,0.2,0.2,0.4,0.4,0.7,0.7,1.0,1.0,1.2,1.3,1.3,1.5,1.6,1.6,1.8,1.8]})

# 取每个周期第一条记录的时间作为周期起始基准，当前时间减基准值即周期内累计时长
df['Cycle Time'] = df['Total Time'] - df.groupby('Cycle')['Total Time'].transform('first')

print(df['Cycle Time'])

0     0.0
1     0.2
2     0.2
3     0.0
4     0.0
5     0.3
6     0.3
7     0.0
8     0.0
9     0.2
10    0.0
11    0.0
12    0.2
13    0.0
14    0.0
15    0.2
16    0.2
Name: Cycle Time, dtype: float64

输出结果和预期完全一致，不存在跨周期计算误差，周期切换时首行值自动重置为0。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Murray Ross