Условное среднее и сумма предыдущих N строк в кадре данных pandas

Обеспокоена эта примерная структура данных pandas:

      Measurement  Trigger  Valid
   0          2.0    False   True
   1          4.0    False   True
   2          3.0    False   True
   3          0.0     True  False
   4        100.0    False   True
   5          3.0    False   True
   6          2.0    False   True
   7          1.0     True   True

Всякий раз, когда Trigger равно True, я хочу рассчитать сумму и среднее значение последних 3 (начиная с текущего) действительных измерений. Измерения считаются действительными, если столбец Valid равен True. Итак, давайте проясним, используя два примера в приведенном выше кадре данных:

1. Index 3: следует использовать индексы 2,1,0. Ожидается Sum = 9.0, Mean = 3.0
2. Index 7: следует использовать индексы 7,6,5. Ожидается Sum = 6.0, Mean = 2.0

Я пробовал pandas.rolling и создавал новые, смещенные столбцы, но безуспешно. См. следующий отрывок из моих тестов (которые должны запускаться напрямую):

import unittest
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.util.testing import assert_series_equal

def create_sample_dataframe_2():
    df = pd.DataFrame(
        {"Measurement" : [2.0,   4.0,   3.0,   0.0,   100.0, 3.0,   2.0,   1.0 ],
         "Valid"       : [True,  True,  True,  False, True,  True,  True,  True],
         "Trigger"     : [False, False, False, True,  False, False, False, True],
         })
    return df

def expected_result():
    return pd.DataFrame({"Sum" : [np.nan, np.nan, np.nan, 9.0, np.nan, np.nan, np.nan, 6.0],
                         "Mean" :[np.nan, np.nan, np.nan, 3.0, np.nan, np.nan, np.nan, 2.0]})

class Data_Preparation_Functions(unittest.TestCase):

    def test_backsummation(self):
        N_SUMMANDS = 3
        temp_vars = []

        df = create_sample_dataframe_2()
        for i in range(0,N_SUMMANDS):
            temp_var = "M_{0}".format(i)
            df[temp_var] = df["Measurement"].shift(i)
            temp_vars.append(temp_var)

        df["Sum"]  = df[temp_vars].sum(axis=1)
        df["Mean"] = df[temp_vars].mean(axis=1)
        df.loc[(df["Trigger"]==False), "Sum"] = np.nan
        df.loc[(df["Trigger"]==False), "Mean"] = np.nan

        assert_series_equal(expected_result()["Sum"],df["Sum"])
        assert_series_equal(expected_result()["Mean"],df["Mean"])

    def test_rolling(self):
        df = create_sample_dataframe_2()
        df["Sum"]  = df[(df["Valid"] == True)]["Measurement"].rolling(window=3).sum()
        df["Mean"] = df[(df["Valid"] == True)]["Measurement"].rolling(window=3).mean()

        df.loc[(df["Trigger"]==False), "Sum"] = np.nan
        df.loc[(df["Trigger"]==False), "Mean"] = np.nan
        assert_series_equal(expected_result()["Sum"],df["Sum"])
        assert_series_equal(expected_result()["Mean"],df["Mean"])


if __name__ == '__main__':
    suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(Data_Preparation_Functions)
    unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite)

Любая помощь или решение приветствуется. Спасибо и ура!

РЕДАКТИРОВАТЬ: Уточнение: это результирующий кадр данных, который я ожидаю:

      Measurement  Trigger  Valid   Sum   Mean
   0          2.0    False   True   NaN    NaN
   1          4.0    False   True   NaN    NaN
   2          3.0    False   True   NaN    NaN
   3          0.0     True  False   9.0    3.0
   4        100.0    False   True   NaN    NaN
   5          3.0    False   True   NaN    NaN
   6          2.0    False   True   NaN    NaN
   7          1.0     True   True   6.0    2.0

EDIT2: Еще одно уточнение:

Я действительно не просчитался, а скорее не изложил свои намерения настолько ясно, насколько мог бы. Вот еще одна попытка использования того же фрейма данных:

Давайте сначала посмотрим на столбец Trigger: мы находим первое True в индексе 3 (зеленый прямоугольник). Таким образом, индекс 3 — это точка, с которой мы начинаем поиск. В индексе 3 нет допустимых измерений (столбец Valid равен False; красный прямоугольник). Итак, начинаем двигаться дальше в прошлое, пока не накопим три строки, где Valid это True. Это происходит для индексов 2,1 и 0. Для этих трех индексов мы вычисляем сумму и среднее значение столбца Measurement (синий прямоугольник):

• СУММА: 2,0 + 4,0 + 3,0 = 9,0
• СРЕДНИЙ: (2,0 + 4,0 + 3,0) / 3 = 3,0

Теперь мы начинаем следующую итерацию этого маленького алгоритма: снова ищем следующее True в столбце Trigger. Находим его по индексу 7 (зеленый прямоугольник). Существует также допустимое измерение в индексе 7, поэтому мы включаем его на этот раз. Для нашего расчета используем индексы 7,6 и 5 (зеленый прямоугольник), и таким образом получаем:

• СУММА: 1,0 + 2,0 + 3,0 = 6,0
• СРЕДНЕЕ: (1,0 + 2,0 + 3,0) / 3 = 2,0

Я надеюсь, что это проливает больше света на эту небольшую проблему.