如果较大的GAP类似于28，或者如果Status是1或ID在DataFrame.loc中的第一个重复值，则首先设置1，然后对GroupBy.cumsum和GroupBy.ffill使用lambda函数

m = df['Gap'].gt(28)
m1 = df['Status'].eq(1)
m2 = ~df['ID'].duplicated()

df.loc[m | m1 | m2, 'Cluster1'] = 1

f = lambda x: x.cumsum().ffill(downcast='int')
df['Cluster1'] = df.groupby('ID')['Cluster1'].transform(f)
print (df)
   ID Name  Status  Cluster  Gap  Cluster1
0   1    A       0        1   15         1
1   1    B       1        1   35         2
2   1    C       1        1    3         3
3   2    B       0        1   26         1
4   2    C       0        1   16         1
5   3    A       1        1   65         1
6   3    C       0        1   89         2
7   3    F       0        1   19         2

您可以使用基于3个条件的掩码，以及简单的groupby.cumsum：

# is Gap≥28 OR Status==1 OR first ID ?
m = df['Gap'].ge(28) | df['Status'].eq(1) | ~df['ID'].duplicated()

# then increment count per group
df['Cluster'] = m.groupby(df['ID']).cumsum()

输出：

ID Name  Status  Cluster  Gap
0   1    A       0        1   15
1   1    B       1        2   35
2   1    C       1        3    3
3   2    B       0        1   26
4   2    C       0        1   16
5   3    A       1        1   65
6   3    C       0        2   89
7   3    F       0        2   19