@Unmurphy 哈哈哈，我前一辆就是骚绿尚酷，现在路上看到同样的还是觉得很亲切。对的，停产了，也没后一代推出。

@HelloViper 原来的代码跑出来有错，没考虑到 A，稍微改了一下
```
a = df.A.to_list()
b = df.B.to_list()
c = df.C.to_list()
d = []
first_false = 0
for i, (x, y, z) in enumerate(zip(a, b, c)):
if a[i] != a[i-1] and not z:
first_false = i
if z:
d.append(sum(b[first_false: i+1]))
else:
d.append(0)
df['D'] = d
print(df)
```
居然性能是最快的：
226 µs ± 4.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

@zone10 这个和在 stackoverflow 求助得到的一样了，我把思路套进实际数据比对一下，谢谢

@necomancer 666

@necomancer 哈哈哈，莫怪莫怪，第一次需求没说清

@necomancer @cassidyhere 哦，不对，把原始数据改一下更接近真实数据，好像就有点问题了，原贴编辑不了了，回复排版会乱，再开一贴求教大家吧
https://www.v2ex.com/t/760789

@cassidyhere 这个好深奥，不过完全实现了需求，万分感谢。

@necomancer 这个牛逼，完全实现了需求，谢谢谢谢。

@shyrock 这个不行，B 列的值是不一样的，不能 groupby('B')，这里为了简化写成了 1, 1, 2, 2, 22, 22 等

@apake 问题没描述得太清楚，应该是对每个 A 列的数据，当 C 列从 false 变化为 true 时候，加总 false 到 true 对应的行的 B 列

我 8G 的 mid 2014 还是主力机呢

因为这里有很多大拿，好早就上 V2 了，不过一直潜水，也只是偶尔上上，然后几年前遇到个很很很很奇怪的问题，捜遍网络也没找到解决办法，然后在 V2 求助，很快得到了完美答案，就天天上了。

https://www.v2ex.com/t/512527#reply11

@princelai 缩进乱了没事，好像 V2 回复不能用 markdown 格式。

你这个太牛了，时间从 7 分多钟缩短到 0.5 秒了，不过数据从 45639 行减少成了 42138 行，我再仔细检查一下哪些数据被抛弃了。

新年快乐哈。

@bigtan 谢谢，我研究一下这个，新年快乐哈。

@lv2016 试过先扁平化 dict 成 list，再赋值给 df，时间稍晚缩短了一丢丢，不过不是很明显。

@css3 非 Pro 版本是免费的，功能也挺好了

@css3 macOS 下觉得 xnip 很好用

感觉还是爱回收的回收价格好点，并且网点多，当场验好当场打款

游泳+1，个人也是因为膝盖有伤不能跑步，游泳加少吃半年减了 8 公斤，肚子明显瘪下去了。当然，少吃是因为肠胃有问题。