Вот способ сделать это. Сначала создайте флаг отсчета, а затем выполните накопление. Затем исправьте это значениями NaN.
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Signal_1' : [0,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1]})
# Only count up when the previous sample = 0, and the current sample = 1
df["shift"] = df["Signal_1"].shift(1)
df["countup"] = np.where((df["Signal_1"] == 1) & (df["shift"] == 0),1,0)
# Cumsum the countup flag and set to NaN when sample = 0
df["result"] = df["countup"].cumsum()
df["result"] = np.where(df["Signal_1"] == 0, np.NaN, df["result"] )