Ia prima și ultima apariție a duplicat valoare

0

Problema

Am o dataframe astfel

index    col1     col2    col3    col4
  0      11/20    11/26   abc     35
  1      11/21    11/24   xxx     30
  2      11/22    11/27   abc     20

Aici col3 are o aceeași valoare (duplicat bazate pe valoare). Am sum() col4 de rânduri, pe baza col3 valoare.

Deci, în acest caz fac

df = df.groupby(['col3'])[['col4']].sum()

Dar cu această abordare am

index    col3    col4
  0      abc     55
  1      xxx     30

Aș dori să fie în măsură să păstreze prima apariție a dublat valoarea col1(11/20) și ultima apariție a col2(11/27), astfel încât produsul final va arata ca

index    col1     col2    col3    col4
  0      11/20    11/27   abc     55
  1      11/21    11/24   xxx     30

pandas python
2021-11-24 05:23:58
2

Cel mai bun răspuns

2

O modalitate folosind pandas.DataFrame.groupby.agg:

new_df = df.groupby("col3", as_index=False).agg({"col1": "first",
                                                 "col2": "last",
                                                 "col4": "sum"})
print(new_df)

Ieșire:

  col3   col1   col2  col4
0  abc  11/20  11/27    55
1  xxx  11/21  11/24    30
2021-11-24 05:27:44

Conversia col1/col2 să datetime și folosind min/max ar putea fi mai robust, dacă vrem mereu să "prima" (mai vechi) data și "ultimul" (ultima) data. (Din nou, acest lucru depinde de caz de utilizare)
Henry Ecker
0

Panda oferă first și last agregări.

2021-11-24 05:28:04

În alte limbi

Această pagină este în alte limbi

Русский
..................................................................................................................
Italiano
..................................................................................................................
Polski
..................................................................................................................
한국어
..................................................................................................................
हिन्दी
..................................................................................................................
Français
..................................................................................................................
Türk
..................................................................................................................
Česk
..................................................................................................................
Português
..................................................................................................................
ไทย
..................................................................................................................
中文
..................................................................................................................
Español
..................................................................................................................
Slovenský
..................................................................................................................