通過在 Pandas 中使用特定的 groupby 條件循環從行中獲取值

Question

我有一個看起來像這樣的 dataframe：

uid date        value
573 2019-09-01  0.0
573 2019-09-23  22.0
557 2019-08-20  0.0
557 2019-08-25  5.0
557 2019-09-05  11.0
556 2019-08-24  0.0
556 2019-09-05  12.0
550 2019-08-27  0.0
550 2019-08-29  2.0
550 2019-09-11  13.0
532 2019-07-29  0.0
532 2019-07-31  2.0

我需要為每個用戶獲取第二個值（這意味着用戶573為22.0 ，用戶557為5.0 ，依此類推）。

我是 python 的新手，無法理解 groupby iterrows 或其他。 任何人都可以幫忙嗎？

Answer 1

首先確保數據按預期排序：

df = df.sort_values(['uid', 'date'])

然后只獲取每個工作人員的第二行（之前的那個是相同的uid ，但之前的那個不是相同的uid ）使用：

df[(df['uid'] == df['uid'].shift()) & (df['uid'] != df['uid'].shift(2))][['uid', 'value']]