Python pandas：分组累计求和并统计达标次数（含重置规则）

我来整理这个关于Pandas分组统计的问题内容，具体如下：

原始DataFrame数据 #

Hr Name Count Day
6 1318 10.0 Friday
7 1318 20.0 Friday
8 1318 2.0 Friday
9 1318 18.0 Friday
6 1318 2.0 Monday
7 1318 15.0 Monday
8 1318 2.0 Monday
9 1318 5.0 Monday
6 1319 20.0 Friday
7 1319 30.0 Friday
8 1319 50.0 Friday
9 1319 5.0 Friday
6 1319 3.0 Monday
7 1319 30.0 Monday
8 1319 2.0 Monday
9 1319 5.0 Monday

需求说明 #

我们需要按Name和Day对数据分组，遍历每组的Count值进行累加，规则如下：

• 一旦累加值≥20，就记1次达标
• 达标后立即重置累加器，从下一个Count的实际值重新开始累加
• 最后统计每个Day下各个Name的达标总次数

期望的输出结果是：

[{'Friday' :[2,3],'Monday':[1,1]}]

计算逻辑示例 #

拿Friday的数据来具体说明计算过程：

1318Friday[10+20=30 ≥20 记1，2+18=20 ≥20 记1，总计2]
1319Friday[20 ≥20 记1，30 ≥20 记1，50 ≥20 记1，5不满足，总计3]
最终得到{'Friday' : [2,3]}

已尝试的代码 #

目前已经尝试了以下代码，但还没实现目标：

finalresult = [data]
df = pd.DataFrame(finalresult)
df['csum'] = df.groupby(['Day','Name'])['Count'].cumsum()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MMMMS