Python 找到最长的一串数字，将该组的值相加，然后创建一个新的数据帧

这是这post的延伸.

我的数据帧是:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        'a': [
            'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a',
            'b', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b',
        ],
        'b': [
            -20, 20, 20, 20,-70, -70, 10, -1000, -10, 100, 100,
            -11, -100, -1, -1, -100, 100, 1, 90, -1, -2, 1000, 900
        ],
        'c': [
            'f', 'f', 'f', 'f', 'f', 'x', 'x', 'x', 'y', 'y', 'y', 'a',
            'k', 'k', 'k', 'k', 'k', 't', 't', 't', 't', 's', 'e',
        ],
    }
)

这就是我想要的输出.我想要一个有六列的数据帧:

a  direction  length   sum      start       end
a         -1       2 -1010       x           y
a          1       3    60       f           f
b         -1       4  -202       k           k
b          1       3   191       k           t

我想要获得列b中针对列a中的每个组的最大正负条纹，并在此之后将列b的值相加.这个问题已经解决了here个.在上面注明的帖子中，我更详细地解释了这个问题.

现在我想补充的是:在找到b中最长的正负条纹的总和后，我需要这些条纹第c列的起始值和结束值.

在这张图中，我突出显示了拥有最长连胜纪录的组:

我试过的是:

df['sign'] = np.sign(df.b)
group = df['sign'].ne(df['sign'].shift()).cumsum()

out = (df
   .assign(direction=np.sign(df['b']))
   .groupby(['a', 'direction', group], as_index=False)
   .agg(length=('b', 'count'),
        sum=('b', 'sum'))
   .sort_values(by='sum', key=abs, ascending=False)
   .loc[lambda d: d.groupby(['a', 'direction'])['length'].idxmax(),
        ['a','direction', 'length', 'sum']]
)

df['streak'] = df['sign'].ne(df['sign'].shift()).cumsum()
df['length'] = df.groupby('streak')['b'].transform('size')
df['sum'] = df.groupby('streak', as_index=False)['b'].transform(sum)
dfm = df.merge(out, on=['a', 'length', 'sum'], how='inner')

它正在接近，但感觉这不是做这件事的方式.