Pandasで指定範囲の最大値を求めたい

Question

Pandasで時系列データを集計しています。
ある条件が発生してから次の条件発生までの範囲の最大値を求めたいのですが、applyを使わずに簡潔に記載する方法はないでしょうか？

実現したいこと

下の表で　Cond=True の場合、現在のPriceを代入
Cond=Falseの場合、「以前のCond=TrueのPrice」と「現在のPrice」のうち大きい方を代入
例：行1　Cond=True　→　Price=450（現在のPrice）
行2　Cond=False　→　Price=450（前の行が大きい）
行3　Cond=False　→　Price=450（2つ前の行が大きい）

iimport pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Price': [350, 450, 300, 250, 400, 550, 600 ],
                   'Cond': [False, True, False, False, False, True, False]})

	Price 	Cond 	
0 	350 	False 
1 	450 	True 	
2 	300 	False 	
3 	250 	False 	
4 	400 	False 	
5 	550 	True 	
6 	600 	False 	

求めたい結果と現状のapplyでの処理は以下です。
簡潔化と処理速度向上を計りたいです。rolling()でwindowの数値を変えればできるかと試したのですが、うまくいかず、良い方法があれば教えていただけないでしょうか。

どうぞよろしくお願いいたします。

	Price 	Cond 	bar_index 	pvid 	New
0 	350 	False 	0 	0 	350.0
1 	450 	True 	1 	1 	450.0
2 	300 	False 	2 	1 	450.0
3 	250 	False 	3 	1 	450.0
4 	400 	False 	4 	1 	450.0
5 	550 	True 	5 	5 	550.0
6 	600 	False 	6 	5 	600.0
---------------------------------------------------------
df['bar_index']=df.index
df.loc[df['Cond']==True, 'pvid'] = df['bar_index']
df['pvid'] = df['pvid'].fillna(method='ffill').fillna(0).astype(int)

def set_pivot(x):
    if x['Cond']:
        df.loc[x['bar_index'], 'New'] = df.loc[x['bar_index'], 'Price']
    elif x['Cond']==False:
        df.loc[x['bar_index'], 'New'] = df.loc[x['pvid']:x['bar_index'], 'Price'].max()
        
df.apply(set_pivot, axis=1)

Answer 1

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
  'Price': [350, 450, 300, 250, 400, 550, 600 ],
  'Cond': [False, True, False, False, False, True, False]
})

df['new'] = df.groupby(df['Cond'].cumsum())['Price'].cummax()
print(df)

#
   Price   Cond  new
0    350  False  350
1    450   True  450
2    300  False  450
3    250  False  450
4    400  False  450
5    550   True  550
6    600  False  600

Comments

[morimori_4]

回答いただき感謝しております。
やりたかったことに対する１００％の回答です。