Python pandas dataframe groupby并返回第n行，除非第n行没有'；不存在

我有一个熊猫数据框，如下所示：

    date        id          person                      latitude    longitude
0   2016-07-11  1           rob                         41.395279   2.162126
1   2016-07-11  1           harry                       51.485146   0.041339
2   2016-07-11  1           susan                       51.496457   0.051234 
3   2016-07-11  2           lenny                       48.863281   2.339698
4   2016-07-11  2           wendy                       51.522469   -0.148812
5   2016-07-11  3           john                        51.490746   -0.022011

我想按日期和ID对这个数据帧进行分组，然后为其他三列返回该组的第二行。如果该组只有一行，那么我希望它返回第一行（即不删除该组）

目前，我有以下情况，但这是删除只有一个该组实例的情况

df_grouped = df.groupby(['date', 'id']).nth(1).reset_index()

我的目标是：

    date        id          person                      latitude    longitude
0   2016-07-11  1           harry                       51.485146   0.041339
1   2016-07-11  2           wendy                       51.522469   -0.148812
2   2016-07-11  3           john                        51.490746   -0.022011

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任何帮助都将不胜感激！谢谢。

一种方法是使用

apply

并根据每组的行数选择行：

df.groupby(['date', 'id']).apply(lambda g: g.iloc[1,:] if g.shape[0] >= 2 else g.iloc[0,:]).reset_index(drop = True)

#         date  id  person   latitude  longitude
#0  2016-07-11   1   harry  51.485146   0.041339
#1  2016-07-11   2   wendy  51.522469  -0.148812
#2  2016-07-11   3    john  51.490746  -0.022011

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与unutbu的方法类似，您可以选择前两个（如果有一个，head（2）将只返回1）并删除重复项，保留最后一个（2）出现：

df.groupby(['date', 'id']).head(2).drop_duplicates(['date', 'id'], keep='last')
Out: 
        date  id person   latitude  longitude
1 2016-07-11   1  harry  51.485146   0.041339
4 2016-07-11   2  wendy  51.522469  -0.148812
5 2016-07-11   3   john  51.490746  -0.022011

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我喜欢这个解决方案，但是@Psidom，我有一个问题（4年后给出了答案）：如果在

else

情况下，行应该包含NaN怎么办？