Pandas-Dataframe-Python中多观测特征到单观测特征的转换

我有一个数据框，其中包含列（预索引）的母亲ID和多个观察值，如下所示：

我想将多个观测特征（预糖尿病）转换为每个母亲ID具有单个观测的特征

为此，我将创建一个新的数据帧，该数据帧具有以下功能：

• 如果某个特定的MotherID的preDiabetes==“Yes”，则为newPreDiabetes指定一个值“Yes”，而不管剩余的观察结果如何
• 。否则，如果糖尿病前期！=“是”对于特定的MotherID，我将为newPreDiabetes指定一个值“否”

因此，我的新数据帧将对特征预糖尿病和唯一的母亲ID进行单一观察，例如：

    ChildID   MotherID   preDiabetes
0     20      455        No
1     20      455        Not documented
2     13      102        NaN
3     13      102        Yes
4     702     946        No
5     82      571        No
6     82      571        Yes
7     82      571        Not documented

    ChildID   MotherID   newPreDiabetes
0   20        455        No
1   13        102        Yes
2   702       946        No
3   82        571        Yes

我不熟悉Python和Pandas，因此我不确定实现这一点的最佳方法是什么，但这是我迄今为止尝试过的：

#获取所有唯一母亲ID的列表
uniqueMotherIds=pd.unique（df['MotherID']].values.ravel（））
#创建新的数据帧，该数据帧将包含唯一的motherID和newPreDiabetes的单个观察值
newDf={'MotherID'，'newPreDiabetes'}
#遍历所有母亲ID的列表并查找预糖尿病==“是”
对于UniqueMotherID中的id：
filteredDf=df[df['MotherID']==id]。预糖尿病==“是”
结果=pd.concat（[filteredDf，newDf]）

代码还没有完成，我将感谢一些帮助，因为我不知道我是否在正确的轨道上

非常感谢：）

输出：

   MotherID ChildID newPreDiabetes
0   102     13      Yes
1   455     20      No
2   571     82      Yes
3   946     702     No

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行了，谢谢！我有另一个列（ChildID），我没有在上面的MWE中包含它，我如何将它作为输出的一部分包含在操作它中呢？

   MotherID ChildID newPreDiabetes
0   102     13      Yes
1   455     20      No
2   571     82      Yes
3   946     702     No