更新熊猫 groupby().last() 的列值

Question

给定数据框：

dfd = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2,2,3,3],
                    'B': [4, 5, 6,7,8,9],
                    'C':['a','b','c','c','d','e']
                   })

我可以通过使用找到每个A组的最后一个C值

dfd.groupby('A').last()['C']

但是，我想将 C 值更新为 np.nan。我不知道该怎么做。方法如：

def replace(df):
    df['C']=np.nan
    return replace

dfd.groupby('A').last().apply(lambda dfd: replace(dfd))

不起作用。

我想要这样的结果：

dfd_result= pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2,2,3,3],
                    'B': [4, 5, 6,7,8,9],
                    'C':['a',np.nan,'c',np.nan,'d',np.nan]
                   })

Answer 1

IIUIC，你需要loc。使用tail获取最后一个值的索引

In [1145]: dfd.loc[dfd.groupby('A')['C'].tail(1).index, 'C'] = np.nan

In [1146]: dfd
Out[1146]:
   A  B    C
0  1  4    a
1  1  5  NaN
2  2  6    c
3  2  7  NaN
4  3  8    d
5  3  9  NaN

dfd.loc[dfd.groupby('A').tail(1).index, 'C'] = np.nan 也应该没问题。