把超过设定时间后的相量赋值加在for循环里

在编程中，如果你想在一个for循环中处理超过某个设定时间的相量，并将其添加到结果中，通常会在循环之外先定义这个时间限制，然后在每次迭代过程中判断当前时间是否超过了这个限制。如果超过了，就把相应的相量值加到结果上；如果没有过，则继续下一轮循环。

举个例子，假设你在Python中使用Pandas库处理一个数据序列，你想看每段时间内的累计值，但只对超过某个固定时长的部分求和：

import pandas as pd

# 假设df是一个包含时间戳和数值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'time': [0.1, 0.2, 0.3, 0.6, 0.7, 0.8], 'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

# 设定时间窗口（如1秒）
window_duration = 1

# 初始化累计值
cumulative_sum = 0

# for循环遍历时间序列
for index, row in df.iterrows():
    current_time = row['time']
    
    # 检查是否超过窗口
    if index + 1 >= len(df) or current_time - df.iloc[index-1]['time'] > window_duration:
        cumulative_sum += df.loc[index, 'value']
    else:
        continue
    
    # 更新累计结果到下一个时间点
    df.at[index, 'cumulative_sum'] = cumulative_sum

# 结果DataFrame展示超过设定时间后的累积值
print(df)

在这个例子中，当达到`window_duration`长度后，就会把那一段的`value`累加到`cumulative_sum`上，然后更新到DataFrame中。

相关问题：
1. 如何在其他编程语言中实现类似功能？
2. 如果我想记录每次累加的具体时间点怎么办？
3. 怎样优化这种处理大量数据时的性能？