Python 熊猫-识别项目的最后一个条目

我有一个数据框，看起来像：

df = pd.DataFrame({'ID': [4]*2 +[5]*4 , 'Timestamp' : pd.date_range('2000-01-01', periods=6)}) 

 ID  Timestamp 
0   4 2000-01-01 
1   4 2000-01-02  
2   5 2000-01-03  
3   5 2000-01-04  
4   5 2000-01-05  
5   5 2000-01-06  

我希望标识ID列中的最后一个条目（标记为0）。因此，所需的输出应该类似于：

 ID  Timestamp   last
0   4 2000-01-01  -
1   4 2000-01-02  0
2   5 2000-01-03  -
3   5 2000-01-04  -
4   5 2000-01-05  -
5   5 2000-01-06  0

---

我该怎么做？我尝试使用df.duplicated（'ID'）的各种选项，但使用该选项，我可以删除最后一个条目，但不能识别/标记最后一个条目

为返回值添加参数

keep='last'

，为非最后一个值添加

True

，为最后一个值添加

False

：

df['last'] = np.where(df.duplicated('ID', keep='last'), '-', '0') 
print (df)
   ID  Timestamp last
0   4 2000-01-01    -
1   4 2000-01-02    0
2   5 2000-01-03    -
3   5 2000-01-04    -
4   5 2000-01-05    -
5   5 2000-01-06    0

详细信息：

print (df.duplicated('ID', keep='last'))
0     True
1    False
2     True
3     True
4     True
5    False
dtype: bool

使用：

---

我通过以下方式组合您的代码来识别第一个和最后一个元素：df['first_last']=np.where（df.duplicated（'ID'，keep='last'），（np.where（df.duplicated（'ID'，keep='first'），1,0）），0）也许这对将来的人有帮助

df.loc[df.groupby('ID').tail(1).index, 'last'] = 0

print(df)

#    ID  Timestamp  last
# 0   4 2000-01-01   NaN
# 1   4 2000-01-02   0.0
# 2   5 2000-01-03   NaN
# 3   5 2000-01-04   NaN
# 4   5 2000-01-05   NaN
# 5   5 2000-01-06   0.0