dataframe中某列中的值累加一致到其他列的值为99

在Pandas DataFrame中，如果你想要将某一列的值按照某种规则累加，并使结果保持在99，你可以采取以下步骤：

1. 首先，确定累加的列名和目标列名。
2. 使用`groupby`函数对指定列进行分组，这将把数据分为若干个小组，每组内的行具有相同的值。
3. 对每个小组，计算累加值，可以使用`cumsum()`函数计算累计和，直到达到99为止。如果某个小组的累加值超过99，则需要调整该小组之后的所有值使其不超过99。
4. 可能还需要设置一个标志列，记录每个位置是否已经达到了99限制，以便后续处理。

示例代码可能会像这样：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，col_to_sum是要累加的列，target_col是目标列
df['is_limit_reached'] = False  # 初始化标志列
for name, group in df.groupby('col_to_sum'):
    cum_sum = group[target_col].cumsum()
    if cum_sum.iloc[-1] > 99:  # 如果累加值超过99
        adjust_amount = cum_sum.iloc[-1] - 99
        df.loc[group.index, target_col] -= adjust_amount
        df.loc[df['col_to_sum'] == name, 'is_limit_reached'] = True

这个过程会保证每个累加组内的累积值不会超过99，并且设置了`is_limit_reached`列来标记哪些地方进行了调整。