我在pandas数据框中有多个具有伪值的列，我想按以下方式填充它们：输入列
+----+-----
| c1 | c2 |
+----+----+
| 0 | 1 |
| 0 | 0 |
| 1 | 0 |
| 0 | 0 |
| 0 | 1 |
| 0 | 1 |
| 1 | 0 |
| 0 | 1 |
输出列：
+----+-----
| c1 | c2 |
+----+----+
| 0 | 1 |
| 0 | 1 |
| 1 | 1 |
| 1 | 1 |
| 1 | 2 |
| 1 | 3 |
| 2 | 3 |
| 2 | 4 |
如何在熊猫中获得此输出？
如果仅存在0和1值，则在这里工作累计和- DataFrame.cumsum：
df1 = df.cumsum()
print (df1)
c1 c2
0 0 1
1 0 1
2 1 1
3 1 1
4 1 2
5 1 3
6 2 3
7 2 4
如果存在0和另一个值是可能的，请使用掩码的累积总和作为测试的不相等0值：
df2 = df.ne(0).cumsum()
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