pandas如何实现分组计数遇1重置，计算信号生成后经过的行数

正确实现代码 #

核心思路是先按symbol分组生成信号分组标记，再按分组递增计数，未出现信号的区间直接赋值为0：

import pandas as pd

# 按symbol分组，计算signal的累积和作为分组ID，每遇到1次signal=1分组ID+1
df['grp_id'] = df.groupby('symbol')['signal'].cumsum()

# 按symbol和grp_id分组，每组内从1开始计数
df['MinsSinceSignal'] = df.groupby(['symbol', 'grp_id']).cumcount() + 1

# 未出现过信号的行（grp_id为0）赋值为0
df.loc[df['grp_id'] == 0, 'MinsSinceSignal'] = 0

# 可选：删除辅助列grp_id
df.drop('grp_id', axis=1, inplace=True)

逻辑说明 #

1. 用groupby('symbol')['signal'].cumsum()生成的grp_id天然将每个symbol的数据划分为「未出现信号」和「每次信号对应的区间」
2. 同一grp_id内的行属于同一次信号后的计数区间，用cumcount()+1实现从1开始递增
3. 最后将grp_id=0的未触发信号行统一赋值为0，完美匹配需求规则

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rakesh Nikam