本文深入探讨了在Pandas DataFrame中根据复杂条件计算累积最小值（cummin）并实现条件性重置的技巧。我们将介绍如何利用`groupby().cummin()`、`shift()`、`mask()`和`where()`等函数，将一个看似需要迭代或递归的逻辑，巧妙地转化为高效的向量化操作，从而优化数据处理性能。
在数据分析和处理中，我们经常需要对数据进行累积计算，例如累积求和、累积最大值或累积最小值。Pandas库提供了方便的cummin()方法来计算累积最小值。然而，当累积最小值的计算需要根据特定条件进行“重置”时，问题会变得复杂。例如，我们可能需要在一个序列中持续追踪最小值，但一旦某个条件被满足，累积最小值就从当前值重新开始计算。这种带有条件重置的累积操作，如果直接使用循环或递归实现，效率往往低下。本文将介绍一种利用Pandas的向量化
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