只使用一个Groupby就可以一气呵成：

df[["Sum", "Mean"]] = np.NaN
df.loc[df.Indicator, ["Sum", "Mean"]] = (df.groupby(df.Indicator.cumsum())
                                         .agg({"Amount": ["sum", "mean"]})
                                         .shift(1).iloc[1:].values)

让我们使用Indicator列的cumsum作为组密钥，得到Amount列的累加和和大小

m = df['Indicator'].cumsum()

df['Sum'] = df.groupby(m)['Amount'].cumsum().shift().where(df['Indicator'])
df['Mean'] = df['Sum'].shift(-1).div(df.groupby(m)['Amount'].transform('size')).shift()

print(df)

   Amount  Indicator   Sum       Mean
0      10      False   NaN        NaN
1      20      False   NaN        NaN
2       5       True  30.0  15.000000
3       8      False   NaN        NaN
4       4      False   NaN        NaN
5       6       True  17.0   5.666667