将函数应用于特定行的范围

使用 cumsum 具有 filter

df.reset_index(inplace=True)
s=df.loc[df.is_new_bucket==0].groupby(df.is_new_bucket.cumsum()).agg({'date':'first','bucket_value':['mean','max']})
s
                    date bucket_value    
                   first         mean max
is_new_bucket                            
1             2019-03-08          2.5   4
2             2019-03-13          6.0   6

更新的

df.loc[df.loc[df.is_new_bucket==0].groupby(df.is_new_bucket.cumsum())['bucket_value'].idxmax()]
        date  bucket_value  is_new_bucket
4 2019-03-11             4              0
6 2019-03-13             6              0

使用后更新了2 累加 创建组密钥newkey,您可以根据组密钥执行任何需要的操作

df['Newkey']=df.is_new_bucket.cumsum()
df
        date  bucket_value  is_new_bucket  Newkey
0 2019-03-07             0              1       1
1 2019-03-08             1              0       1
2 2019-03-09             2              0       1
3 2019-03-10             3              0       1
4 2019-03-11             4              0       1
5 2019-03-12             5              1       2
6 2019-03-13             6              0       2
7 2019-03-14             7              1       3