python-在DataFrame中折叠具有重复索引值的条目
内容导读
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内容图文
import pandas as pd
bids = [100, 101, 101, 102]
offers = [101, 102, 102.25, 103]
data = {'bids': bids, 'offers': offers}
index = [0, 1, 1, 2]
df = pd.DataFrame(data=data, index=index)
print df
bids offers
0 100 101.00
1 101 102.00
1 101 102.25
2 102 103.00
如何重新索引df,以便使用每列中给定索引的最新值？在此示例中,我希望索引1具有[101,102.25]
解决方法:
您可以先呼叫reset_index,然后再呼叫drop_duplicates,并传递参数take_last = True,然后再设置索引
In [181]:
df.reset_index().drop_duplicates('index',take_last=True).set_index('index')
Out[181]:
bids offers
index
0 100 101.00
1 101 102.25
2 102 103.00
一种更优雅的方法是在索引上访问groupby并调用last：
In [183]:
df.groupby(df.index).last()
Out[183]:
bids offers
0 100 101.00
1 101 102.25
2 102 103.00
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python-在DataFrame中折叠具有重复索引值的条目全部内容，希望文章能够帮你解决python-在DataFrame中折叠具有重复索引值的条目所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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来源：【匿名】