Pandas 进行分组和求和，但在超过一定数量时创建新行

我目前有一个数据集，我尝试根据列对行进行分组并对值为整数的列求和。

然而，问题是一旦总和达到一定阈值我想创建一个新行

例如，在下面的数据框中，我尝试根据公司名称对行进行分组并总结权重，但是，我不希望权重超过 100。

输入数据框：

输出数据帧：

我尝试过使用 group by 和 sum，但是，它无法检测我是否已达到最大金额。

我有什么办法可以实现这个目标吗？

任何帮助将不胜感激！

我认为这里有必要的循环，因此为了提高性能，请使用numba， 修改的Divakar 的解决方案，按组调用函数GroupBy.transform然后聚合sum:

from numba import njit

@njit
def make_groups(x, target):
    result = np.empty(len(x),dtype=np.uint64)
    total = 0
    group = 0
    for i,x_i in enumerate(x):
        total += x_i
        if total >= target:
            group += 1
            total = 0
        result[i] = group
    return result

g = df.groupby("Company")["Weight"].transform(lambda x: make_groups(x.to_numpy(), 100))

df1 = (df.groupby(by=["Company", g])
        .sum()
        .reset_index(1, drop=True)
        .sort_values(['Company','Weight'], ascending=[True, False])
        .reset_index())
print (df1)
  Company  Weight
0       a      97
1       a      57
2       b      89
3       b      45