pandas 分组依据,并找到所有列的第一个非空值 [英] pandas group by and find first non null value for all columns
本文介绍了 pandas 分组依据,并找到所有列的第一个非空值的处理方法,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
我的熊猫DF如下,
id age gender country sales_year
1 None M India 2016
2 23 F India 2016
1 20 M India 2015
2 25 F India 2015
3 30 M India 2019
4 36 None India 2019
我想对ID进行分组,按照sales_date的要求,使用最新的1行(所有非null元素).
I want to group by on id, take the latest 1 row as per sales_date with all non null element.
预期输出
id age gender country sales_year
1 20 M India 2016
2 23 F India 2016
3 30 M India 2019
4 36 None India 2019
在pyspark中,
df = df.withColumn('age', f.first('age', True).over(Window.partitionBy("id").orderBy(df.sales_year.desc())))
但是我需要在大熊猫中使用相同的解决方案.
But i need same solution in pandas .
EDIT ::所有列都可能出现这种情况.不只是年龄.我需要它为所有id拾取最新的非null数据(id存在).
EDIT :: This can the case with all the columns. Not just age. I need it to pick up latest non null data(id exist) for all the ids.
推荐答案
df2 = df.sort_values('sales_year', ascending=False).groupby('id', as_index=False).first()
print (df2)
id age gender country sales_year
0 1 20.0 M India 2016
1 2 23.0 F India 2016
2 3 30.0 M India 2019
3 4 36.0 NaN India 2019
这篇关于 pandas 分组依据,并找到所有列的第一个非空值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IT屋!
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