这是一个按重置累积和进行分组的解决方法的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算重置累积和
df['cumsum'] = df.groupby('group')['value'].cumsum()

# 重置累积和归零
df['cumsum_reset'] = df.groupby('group')['cumsum'].transform(lambda x: x - x.iloc[0])

# 输出结果
print(df)

这段代码首先创建了一个包含group和value两列的DataFrame。然后，使用groupby函数对group列进行分组，并在value列上计算累积和，将结果存储在cumsum列中。

接下来，使用transform函数将每个组的累积和减去该组的第一个值，以实现重置累积和的效果，并将结果存储在cumsum_reset列中。

最后，打印输出整个DataFrame，显示包含重置累积和的结果。