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在 pandas 中對(duì)一列的條件進(jìn)行分組并按原樣獲取其他列的記錄

在 pandas 中對(duì)一列的條件進(jìn)行分組并按原樣獲取其他列的記錄

慕田峪4524236 2023-08-15 16:50:03
所以我的數(shù)據(jù)框看起來(lái)像這樣 -ORD_ID|TIME|VOL|VOL_DSCL|SMBL|EXPABC123|2020-05-18 09:01:35|30|10|CHH|2020-05-20DEF123|2020-05-18 09:04:35|50|20|CHH|2020-06-19ABC123|2020-05-18 09:06:45|20|10|CHH|2020-05-20PQR333|2020-05-18 09:13:12|50|10|SSS|2020-06-19DEF123|2020-05-18 09:24:35|20|20|CHH|2020-06-19PQR333|2020-05-18 09:26:23|0|0|SSS|2020-06-19我想按 ORD_ID 分組。并獲取該 ORD_ID 的最后一個(gè)記錄(不對(duì)其他列執(zhí)行任何聚合函數(shù))。即所需的輸出是 -ORD_ID|TIME|VOL|VOL_DSCL|SMBL|EXPABC123|2020-05-18 09:06:45|20|10|CHH|2020-05-20DEF123|2020-05-18 09:24:35|20|20|CHH|2020-06-19PQR333|2020-05-18 09:26:23|0|0|SSS|2020-06-19如何才能實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)?(因此只有 TIME 中每個(gè)唯一 ORD_ID 的最后一條記錄)
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1 回答

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慕標(biāo)5832272

TA貢獻(xiàn)1966條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊

你不需要groupby,drop_duplicates會(huì)做:


df.sort_values('TIME').drop_duplicates('ORD_ID',keep='last')

或者如果你真的想要 groupby:


df.groupby('ORD_ID').tail(1)

輸出:


   ORD_ID                 TIME  VOL  VOL_DSCL SMBL         EXP

2  ABC123  2020-05-18 09:06:45   20        10  CHH  2020-05-20

4  DEF123  2020-05-18 09:24:35   20        20  CHH  2020-06-19

5  PQR333  2020-05-18 09:26:23    0         0  SSS  2020-06-19


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反對(duì) 回復(fù) 2023-08-15
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