for循环已实现，求DataFrame numpy的数组操作

C列的数据是我手填的，是这次要帮忙的目的，怎么算出C列数据。
需求：C列的计算数据是通过A列递增和B列递减，C列递减到0后不再递减。
数据如下：
A B C # 以下描述C列需求
2 0 2 # 加A列的数值
0 1 1 # 减B列的数值
0 1 0 # 减B列的数值
0 0 0 # A列B列均为0，不计算，保持上个值
0 1 0 # C列数据为0，不减，保持C列>=0
2 0 2 # 加A列的数值
0 0 2 # A列B列均为0，不计算，保持上个值
3 0 5 # 加A列的数值
0 1 4 # 减B列的数值
0 2 2 # 减B列的数值
0 0 2 # A列B列均为0，不计算，保持上个值

已实现的方法：

import pandas as pd
d = {'A': [2, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 3, 0, 0, 0],
     'B': [0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 2, 0],
     }
df = pd.DataFrame(d)
A , C= 0, 0
l = []
for i in df.iterrows():
    A,B = i[1][0], i[1][1]
    C = C + A - B
    C = 0 if C <= 0 else C 
    l.append(C)
df['C'] = pd.Series(l)
print(df)

由于数据量太大，运行要几个小时。请帮忙实现numpy 数组操作，谢谢！

你好同学，这是不太可能实现并行化处理的，但是可以减少你的python运行时间，建议不要用append函数

import pandas as pd
d = {'A': [2, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 3, 0, 0, 0],
     'B': [0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 2, 0],
     }
df = pd.DataFrame(d)
Cdf = df['A']
C = 0
for i in range(df.shape[0]):
    C = C + df['A'][i] - df['B'][i]
    C = 0 if C <= 0 else C 
    Cdf[i] = C
df['C'] = Cdf
print(df)