Python 使用值、索引和合并复制最后一行
我有这个数据框：Python 使用值、索引和合并复制最后一行,python,pandas,numpy,Python,Pandas,Numpy,我有这个数据框： ID X1 X2 X3 Y A 9 2 3 10 A 3 5 5 0 A 3 3 4 0 A 6 3 6 20 A 6 7 4 0 A 2 4 9 0 A 1 7 8 0 B 6 9 5 0 B 3 3 7 10 B 6 7 8 20 B 5 2 7 0 B 2 9
ID X1 X2 X3 Y
A 9 2 3 10
A 3 5 5 0
A 3 3 4 0
A 6 3 6 20
A 6 7 4 0
A 2 4 9 0
A 1 7 8 0
B 6 9 5 0
B 3 3 7 10
B 6 7 8 20
B 5 2 7 0
B 2 9 3 10
B 7 2 7 0
B 9 2 6 0
C 2 9 4 30
C 5 1 5 40
C 8 3 2 0
C 2 1 9 40
C 3 9 8 30
C 7 9 6 20
D 8 2 6 10
D 3 1 8 0
D 4 8 9 20
D 7 3 2 10
F 2 8 8 0
F 7 4 8 0
groupby（'ID'）Y0df['index']=df.indexdf index ID X1 X2 X3 Y
1 A 9 2 3 10
2 A 3 5 5 0
3 A 3 3 4 0
4 A 6 3 6 20
5 A 6 7 4 0
6 A 2 4 9 0
7 A 1 7 8 0
8 A 6 3 6 20
9 B 6 9 5 0
10 B 3 3 7 10
11 B 6 7 8 20
12 B 5 2 7 0
13 B 2 9 3 10
14 B 7 2 7 0
15 B 9 2 6 0
16 B 2 9 3 10
17 C 2 9 4 30
18 C 5 1 5 40
19 C 8 3 2 0
20 C 2 1 9 40
21 C 3 9 8 30
22 C 7 9 6 20
23 C 7 9 6 20
24 D 8 2 6 10
25 D 3 1 8 0
26 D 4 8 9 20
27 D 7 3 2 10
28 D 7 3 2 10
29 F 2 8 8 0
30 F 7 4 8 0
index ID X1 X2 X3 X4 Y
1 A 9 2 3 1 10
4 A 6 3 6 1 20
8 A 6 3 6 1 20
10 B 3 3 7 1 10
11 B 6 7 8 1 20
13 B 2 9 3 1 10
16 B 2 9 3 1 10
17 C 2 9 4 1 30
18 C 5 1 5 1 40
20 C 2 1 9 1 40
21 C 3 9 8 1 30
22 C 7 9 6 1 20
23 C 7 9 6 1 20
24 D 8 2 6 1 10
26 D 4 8 9 1 20
27 D 7 3 2 1 10
28 D 7 3 2 1 10
Y0df2=df[df['Y']！=0]X4df2['X4']=np.one（len（df2））X41- 注意：事实上，在这一步中，我通过计算创建了一些其他变量，但这对于示例来说并不重要
df2 index ID X1 X2 X3 Y
1 A 9 2 3 10
2 A 3 5 5 0
3 A 3 3 4 0
4 A 6 3 6 20
5 A 6 7 4 0
6 A 2 4 9 0
7 A 1 7 8 0
8 A 6 3 6 20
9 B 6 9 5 0
10 B 3 3 7 10
11 B 6 7 8 20
12 B 5 2 7 0
13 B 2 9 3 10
14 B 7 2 7 0
15 B 9 2 6 0
16 B 2 9 3 10
17 C 2 9 4 30
18 C 5 1 5 40
19 C 8 3 2 0
20 C 2 1 9 40
21 C 3 9 8 30
22 C 7 9 6 20
23 C 7 9 6 20
24 D 8 2 6 10
25 D 3 1 8 0
26 D 4 8 9 20
27 D 7 3 2 10
28 D 7 3 2 10
29 F 2 8 8 0
30 F 7 4 8 0
index ID X1 X2 X3 X4 Y
1 A 9 2 3 1 10
4 A 6 3 6 1 20
8 A 6 3 6 1 20
10 B 3 3 7 1 10
11 B 6 7 8 1 20
13 B 2 9 3 1 10
16 B 2 9 3 1 10
17 C 2 9 4 1 30
18 C 5 1 5 1 40
20 C 2 1 9 1 40
21 C 3 9 8 1 30
22 C 7 9 6 1 20
23 C 7 9 6 1 20
24 D 8 2 6 1 10
26 D 4 8 9 1 20
27 D 7 3 2 1 10
28 D 7 3 2 1 10
索引上将df
与df2
合并（通过df=df.merge（df2，on='index'，how='left'）
）
然后，排除前面添加的最后一行，用于每个ID
最终结果（df
）：
请按照步骤进行操作，这很重要，因为我会执行此处未显示的其他操作。的想法是通过Y
删除0
值，然后通过ID
复制到df1
，但为了正确排序，使用索引值映射+0.5
，因此，在正确的顺序之后：
#df['index'] = df.index + 1
idx = df.drop_duplicates('ID', keep='last')['ID']
idx = pd.Series(idx.index + .5, idx)
#print (idx)
df1 = df[df['Y'].ne(0)].drop_duplicates('ID', keep='last')
df1.index = df1['ID'].map(idx)
df = pd.concat([df, df1]).sort_index().reset_index(drop=True)
df['index'] = np.arange(1, len(df)+1)
df2 = df[df['Y'] != 0].copy()
df2['X4'] = 1
#print (df2)
df = df.merge(df2[['index','X4']], on = 'index', how = 'left')
如果X2
不是NaN
，则最后通过ID
过滤掉最后重复的值：
df = df[df['ID'].duplicated(keep='last') | df['X4'].isna()]
print (df)
ID X1 X2 X3 Y index X4
0 A 9 2 3 10 1 1.0
1 A 3 5 5 0 2 NaN
2 A 3 3 4 0 3 NaN
3 A 6 3 6 20 4 1.0
4 A 6 7 4 0 5 NaN
5 A 2 4 9 0 6 NaN
6 A 1 7 8 0 7 NaN
8 B 6 9 5 0 9 NaN
9 B 3 3 7 10 10 1.0
10 B 6 7 8 20 11 1.0
11 B 5 2 7 0 12 NaN
12 B 2 9 3 10 13 1.0
13 B 7 2 7 0 14 NaN
14 B 9 2 6 0 15 NaN
16 C 2 9 4 30 17 1.0
17 C 5 1 5 40 18 1.0
18 C 8 3 2 0 19 NaN
19 C 2 1 9 40 20 1.0
20 C 3 9 8 30 21 1.0
21 C 7 9 6 20 22 1.0
23 D 8 2 6 10 24 1.0
24 D 3 1 8 0 25 NaN
25 D 4 8 9 20 26 1.0
26 D 7 3 2 10 27 1.0
28 F 2 8 8 0 29 NaN
29 F 7 4 8 0 30 NaN
编辑：
最后一行的另一个想法是：
def f(x):
y = x[x['Y'].ne(0)].tail(1)
return x.append(y)
df = df.groupby('ID').apply(f)
print (df)
ID X1 X2 X3 Y
ID
A 0 A 9 2 3 10
1 A 3 5 5 0
2 A 3 3 4 0
3 A 6 3 6 20
4 A 6 7 4 0
5 A 2 4 9 0
6 A 1 7 8 0
3 A 6 3 6 20
B 7 B 6 9 5 0
8 B 3 3 7 10
9 B 6 7 8 20
10 B 5 2 7 0
11 B 2 9 3 10
12 B 7 2 7 0
13 B 9 2 6 0
11 B 2 9 3 10
C 14 C 2 9 4 30
15 C 5 1 5 40
16 C 8 3 2 0
17 C 2 1 9 40
18 C 3 9 8 30
19 C 7 9 6 20
19 C 7 9 6 20
D 20 D 8 2 6 10
21 D 3 1 8 0
22 D 4 8 9 20
23 D 7 3 2 10
23 D 7 3 2 10
F 24 F 2 8 8 0
25 F 7 4 8 0
嗨，谢谢。除了0
值之外，是否还有其他方法可以复制每个ID的最后一行？（除了<代码>删除重复项<代码>…）这很好。但是，如何将它们作为每个ID的最后一行插入？@qwerty-hmmm，df1.index=df1['ID']。无法使用map（idx）
？如果否，原因是什么？@qwerty-已为新的附加解决方案编辑了答案。@qwerty-您可以测试吗<代码>df.groupby（'ID'）。应用（如果x.Y.iat[-1]！=0，则lambda x:x.iloc[：-1]）