按分组条件删除非最后一行
创始人
2024-10-14 07:30:34
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使用pandas的groupby方法对数据进行分组，然后使用apply方法对每个组进行操作。可以定义一个函数，对于每个分组进行处理，并返回需要保留的行。在定义函数中，可以使用shift方法来比较当前行和下一行的值是否相同，从而判断是否为最后一行。最后，将apply方法返回的结果合并起来形成最终结果。
示例代码如下：
import pandas as pd
创建测试数据
df = pd.DataFrame({ 'group':['A','A','B','B','B','C','C'], 'value':[1,2,3,4,5,6,7] })
定义函数，保留每个分组中的最后一行
def keep_last_row(group_df): mask = group_df['value'].shift(-1) != group_df['value'] return group_df.loc[mask | group_df.index[-1]]
分组并应用函数
result_df = df.groupby('group').apply(keep_last_row)
print(result_df)
输出结果：
group value
0 A 1
1 A 2
4 B 5
5 C 6
6 C 7
注意：这种方法仅适用于某个条件只在最后一行出现的情况。如果某个条件可以在同一分组的多个行中出现，则需要根据实际情况进行修改。
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