Python 是否可以将“first（）”和“last（）”应用于Pandas中groupby操作中的各个列？
我有一个数据帧：Python 是否可以将“first（）”和“last（）”应用于Pandas中groupby操作中的各个列？,python,pandas,pandas-groupby,Python,Pandas,Pandas Groupby,我有一个数据帧： df = pd.DataFrame({'id': [1, 1, 2, 2], 'data': [1, 2, 3, 4], 'value': [10, 9, 8, 7]}) In [4]: df Out[4]: id data value 0 1 1 10 1 1 2 9 2 2 3 8 3 2 4 7 In [5]: df.groupby(['id']).last() Out[
df = pd.DataFrame({'id': [1, 1, 2, 2], 'data': [1, 2, 3, 4], 'value': [10, 9, 8, 7]})
In [4]: df
Out[4]:
id data value
0 1 1 10
1 1 2 9
2 2 3 8
3 2 4 7
In [5]: df.groupby(['id']).last()
Out[5]:
data value
id
1 2 9
2 4 7
In [6]: df.groupby(['id']).first()
Out[6]:
data value
id
1 1 10
2 3 8
是否可以从应用于
值的first（）
和应用于数据的last（）
组成的分组依据生成数据帧？如果这样做更简单，您可以假设last（）
应用于除value
以外的所有对象，而first（）
仅应用于value
。我可以在两个单独的GroupBy中完成，但是否可以在一个GroupBy中完成 您可以将功能指令传递给：
如果要在“值”列上调用first
和last
，可以传递函数列表。这里pandas
可以通过只传递funcs的字符串名来推断调用哪个方法谢谢！我以前从未使用过agg
，所以这很好：）
In[80]:
df.groupby('id').agg({'data':'last', 'value':['first','last']})
Out[80]:
data value
last first last
id
1 2 10 9
2 4 8 7