我有一个 pandas DataFrame，其中 timedeltas 作为这些增量的累积和，在单独的列中以毫秒表示。下面提供了一个示例：
Transaction_ID Time TimeDelta CumSum[ms]
1 00:00:04.500 00:00:00.000 000
2 00:00:04.600 00:00:00.100 100
3 00:00:04.762 00:00:00.162 262
4 00:00:05.543 00:00:00.781 1043
5 00:00:09.567 00:00:04.024 5067
6 00:00:10.654 00:00:01.087 6154
7 00:00:14.300 00:00:03.646 9800
8 00:00:14.532 00:00:00.232 10032
9 00:00:16.500 00:00:01.968 12000
10 00:00:17.543 00:00:01.043 13043
我希望能够为 CumSum[ms] 提供最大值，之后累积和将从 0 重新开始。例如，如果上例中的最大值为 3000，则结果将如下所示：
Transaction_ID Time TimeDelta CumSum[ms]
1 00:00:04.500 00:00:00.000 000
2 00:00:04.600 00:00:00.100 100
3 00:00:04.762 00:00:00.162 262
4 00:00:05.543 00:00:00.781 1043
5 00:00:09.567 00:00:04.024 0
6 00:00:10.654 00:00:01.087 1087
7 00:00:14.300 00:00:03.646 0
8 00:00:14.532 00:00:00.232 232
9 00:00:16.500 00:00:01.968 2200
10 00:00:17.543 00:00:01.043 0
我已经探索过使用模运算符，但只有当生成的 cumsum 等于提供的限制时（即 500 % 500 的 cumsum[ms] 等于零），我才能成功重置回零。
预先感谢您的任何想法，如果我可以提供更多信息，请告诉我。
下面是一个示例，说明如何通过迭代数据帧中的每一行来实现此目的。为了简单起见，我为示例创建了新数据：
df = pd.DataFrame({'TimeDelta': np.random.normal( 900, 60, size=100)})
print df.head()
TimeDelta
0 971.021295
1 734.359861
2 867.000397
3 992.166539
4 853.281131
因此，让我们用您想要的最大值 3000 进行累加器循环：
maxvalue = 3000
lastvalue = 0
newcum = []
for row in df.iterrows():
thisvalue = row[1]['TimeDelta'] + lastvalue
if thisvalue > maxvalue:
thisvalue = 0
newcum.append( thisvalue )
lastvalue = thisvalue
然后把newcom列表到数据框中：
df['newcum'] = newcum
print df.head()
TimeDelta newcum
0 801.977678 801.977678
1 893.296429 1695.274107
2 935.303566 2630.577673
3 850.719497 0.000000
4 951.554206 951.554206
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