从DataFrame中删除重复的行，但保留一列作为列表-Python

我有这样一个数据帧：

file:
      | FIRST | LAST | ID |
---------------------------
0      "ABC"     12    35 
1      "ABC"     14    35
2      "AB"      15    36

现在，我想要的是：

file:
      | FIRST | LAST  | ID |
---------------------------
0      "ABC"   [12,14]  35 
2      "AB"      15     36

对于这个问题，我们假设如果两行的ID相等，那么除LAST之外的所有值也相等

因此，替换除添加到列表中的last值以外的所有值

我尝试使用此链接中给出的解决方案：

我用了这个：

file = file.groupby('ID')

file = file['Last'].unique()

这是我得到的输出：

ID
35    [12, 14]
36        [15]
Name: Last, dtype: object

可能我在groupby（）中遗漏了一些内容

提前感谢：）

更新：

我最初的Dataframe有100多列。 如果两行的ID相等，则除LAST之外的所有值也相等。

这是您想要的吗

df.groupby(['FIRST', 'ID']).LAST.apply(lambda x: x.tolist()).reset_index()

    FIRST   ID  LAST
0   AB      36  [15]
1   ABC     35  [12, 14]

---

如果给定ID只有最后两行不同，那么对它们应用groupby时只需取第一个值。对于“LAST”列，使用其值，如果有多个项目，则将其转换为唯一项目列表

grouping_cols = ['ID', ...]
agg_cols = {col: 'first' for col in df if col not in grouping_cols}
agg_cols['LAST'] = lambda x: x.unique().tolist() if len(x) > 1 else x.iat[0]
>>> df.groupby(grouping_cols, as_index=False).agg(agg_cols)
  ID      LAST FIRST
0  35  [12, 14]   ABC
1  36        15    AB

---

我的Dataframe有100多列，所以当我将['First'，'ID']放入groupby时，所有其他列都不在其中。在这种情况下，即使是其他列也需要聚合，您希望它们也在列表中吗？正如我在问题中提到的，如果两行的ID值相等，那么所有其他列值也相等，除了LAST。如果我想使用多列来groupby（）呢？这就是我得到的：ValueError:函数不减少