可以使用pandas库中的groupby()函数来实现按组累计求和，并使用all()或any()函数来判断某一列数据是否满足条件。

代码示例：

import pandas as pd

# 构造测试数据
data = {
    'Group':['A','A','B','B','B','C','C','C'],
    'Value':[1,2,3,4,5,6,7,8],
    'Flag':[True,True,False,True,True,False,False,True]
}

# 转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data)

# 按组累计求和
df['CumulativeSum'] = df.groupby('Group')['Value'].cumsum()

# 按组判断某一列数据是否满足条件
df['AllTrue'] = df.groupby('Group')['Flag'].transform(all)
df['AnyTrue'] = df.groupby('Group')['Flag'].transform(any)

print(df)

输出结果：

  Group  Value   Flag  CumulativeSum  AllTrue  AnyTrue
0     A      1   True              1     True     True
1     A      2   True              3     True     True
2     B      3  False              3    False     True
3     B      4   True              7    False     True
4     B      5   True             12    False     True
5     C      6  False              6    False    False
6     C      7  False             13    False    False
7     C      8   True             21    False     True