如果数组中的数字都是正数，则使用起来可能最简单cumsum()，然后取模运算符：
>>> a = np.array([1,1,1,1,1,1,1,1,1,1])
>>> limit = 5
>>> x = a.cumsum() % limit
>>> x
array([1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0])
然后，您可以将任何零值设置回限制以获取所需的数组：
>>> x[x == 0] = limit
>>> x
array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])
这是使用熊猫expanding_apply方法的一种可能的通用解决方案。（我尚未对其进行广泛的测试…）
import pandas as pd
def cumsum_limit(x):
q = np.sum(x[:-1])
if q > 0:
q = q%5
r = x[-1]
if q+r <= 5:
return q+r
elif (q+r)%5 == 0:
return 5
else:
return (q+r)%5
a = np.array([1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]) # your example array
将函数应用于数组，如下所示：
>>> pd.expanding_apply(a, lambda x: cumsum_limit(x))
array([ 1., 2., 3., 4., 5., 1., 2., 3., 4., 5.])
>>> s = pd.Series([3, -8, 4, 5, -3, 501, 7, -100, 98, 3])
>>> pd.expanding_apply(s, lambda x: cumsum_limit(x))
0 3
1 -5
2 -1
3 4
4 1
5 2
6 4
7 -96
8 2
9 5
dtype: float64
602392714
清零编程群