Drop the last row in a group, based on condition(根据条件删除组中的最后一行)
本文介绍了根据条件删除组中的最后一行的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我想根据条件删除组中的最后一行。我做了以下工作:
df=pd.read_csv('file')
grp = df.groupby('id')
for idx, i in grp:
df= df[df['column2'].index[-1] == 'In']
id product date
0 220 in 2014-09-01
1 220 out 2014-09-03
2 220 in 2014-10-16
3 826 in 2014-11-11
4 826 out 2014-12-09
5 826 out 2014-05-19
6 901 in 2014-09-01
7 901 out 2014-10-05
8 901 out 2014-11-01
当我这样做时,我只是得到: KeyError:False
我想要的输出是:
id product date
0 220 in 2014-09-01
1 220 out 2014-09-03
3 826 in 2014-11-11
4 826 out 2014-12-09
6 901 in 2014-09-01
7 901 out 2014-10-05
推荐答案
如果只想删除最后in
,Series.duplicated
By~
Within
WithSeries.ne
:
df = df[~df['id'].duplicated() | df['product'].ne('in')]
print (df)
id product date
0 220 in 2014-09-01
1 220 out 2014-09-03
3 826 in 2014-11-11
4 826 out 2014-12-09
5 826 out 2014-05-19
6 901 in 2014-09-01
7 901 out 2014-10-05
8 901 out 2014-11-01
编辑:
如果要按组使用所有可能对in-out
,则只需将非数字值in-out
映射到数字dict
,因为rolling
不使用字符串:
#more general solution
print (df)
id product date
0 220 out 2014-09-03
1 220 out 2014-09-03
2 220 in 2014-09-01
3 220 out 2014-09-03
4 220 in 2014-10-16
5 826 in 2014-11-11
6 826 in 2014-11-11
7 826 out 2014-12-09
8 826 out 2014-05-19
9 901 in 2014-09-01
10 901 out 2014-10-05
11 901 in 2014-09-01
12 901 out 2014-11-01
pat = np.asarray(['in','out'])
N = len(pat)
d = {'in':0, 'out':1}
ma = (df['product'].map(d)
.groupby(df['id'])
.rolling(window=N , min_periods=N)
.apply(lambda x: (x==list(d.values())).all(), raw=False)
.mask(lambda x: x == 0)
.bfill(limit=N-1)
.fillna(0)
.astype(bool)
.reset_index(level=0, drop=True)
)
df = df[ma]
print (df)
id product date
2 220 in 2014-09-01
3 220 out 2014-09-03
6 826 in 2014-11-11
7 826 out 2014-12-09
9 901 in 2014-09-01
10 901 out 2014-10-05
11 901 in 2014-09-01
12 901 out 2014-11-01
这篇关于根据条件删除组中的最后一行的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
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本文标题为:根据条件删除组中的最后一行
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