条件为真启动计数、下次为真重置的count列计算方法

核心逻辑分三步处理：

• 首个TRUE出现前的FALSE行，count列留空
• 每遇到bool=TRUE的行，count固定为0，同时重置计数起点
• 相邻两个TRUE之间的FALSE行，从1开始逐行递增；连续出现TRUE时每一行都重置为0

以Python pandas环境为例，计算代码如下：

import pandas as pd

# 加载/构造源数据，这里用示例数据做演示
df = pd.DataFrame({
    'bool': [False, False, True, False, False, False, True, False, True, True]
})

# 1. 生成计数周期分组标签：每遇到一次TRUE，分组标签值+1，同一段计数周期的行归属同一分组
df['group_tag'] = df['bool'].cumsum()
# 2. 分组内按行顺序生成序号，序号减1让TRUE所在行的计数值为0，后续行依次递增
df['count'] = df.groupby('group_tag').cumcount() - 1
# 3. 把第一个TRUE之前的行（分组标签为0）的count值置空
df.loc[df['group_tag'] == 0, 'count'] = None
# 清理辅助列
df = df.drop(columns='group_tag')

执行后得到的结果和预期完全一致：

这个写法天然兼容所有边界场景：开头任意长度的连续FALSE、连续多个TRUE、两个TRUE之间间隔任意数量FALSE都能正确计算，不需要手动写循环遍历，执行性能更好。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者junyu