如何从另一个只有最后一个非负值的数据框创建数据框？答案

【问题标题】：How do I create a dataframe from another dataframe with only the last non negative values?如何从另一个只有最后一个非负值的数据框创建数据框？
【发布时间】：2021-05-30 00:25:10
【问题描述】：

我有一个像这样的多索引数据框：

          year  value  some_other_column_i_dont_care_about
 one two     
 a   t     2000     0   aaa
     w     2001     3   bbb
     t     2002    -2   ccc
 b   t     2000     4   ddd
     w     2001     7   eee    
     t     2002    -8   fff
 c   t     2000    11   ggg
     w     2001   -12   hhh
     t     2002   -15   iii

我如何创建一个新的单级 df，它只有最新的（以年计）非负值，如下所示：

          year   value
 one    
 a        2001     3
 b        2001     7
 c        2000    11

【问题讨论】：

我更改了问题的措辞，希望能更清楚。
“最新”是什么意思？ :) 只需 df1 = df.loc[(df['value'] > 0) & (df['Year']>2000)] 或 df1 = df.loc[df['value'] > 0]，然后 df1.sort_values('year') 按年订购

标签： python pandas dataframe vectorization multi-index

【解决方案1】：

为大于或等于 0 的值创建布尔索引，然后使用 groupby last：

m = df['value'].ge(0)
new_df = df[m].groupby(level=0).last()

如果不能保证年份按升序排序，请链接到sort_values

new_df = df[m].sort_values('year').groupby(level=0).last()

new_df:

     year  value
one             
a    2001      3
b    2001      7
c    2000     11

完整的工作示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'one': ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'],
    'two': ['t', 'w', 't', 't', 'w', 't', 't', 'w', 't'],
    'year': [2000, 2001, 2002, 2000, 2001, 2002, 2000, 2001, 2002],
    'value': [0, 3, -2, 4, 7, -8, 11, -12, -15]
}).set_index(['one', 'two'])

m = df['value'].ge(0)
new_df = df[m].groupby(level=0).last()

print(new_df)

【讨论】：

哇！我可以一次对多个列执行此操作吗，如果说我有几个值列，即 value1、value2、value3... 等？
喜欢，这样可以吗：m = df[['value','value1','value2']]].ge(0) new_df = df[m].groupby(level=0) .last()
我的意思是，是吗？这有点取决于您一次对多个列执行此操作的意思。您可以向蒙版添加任何您想要的条件，它会起作用。因此，例如，如果您想要 value1 为正的最后一行 AND value2 为正 m = df['value1'].ge(0) & df['value2'].ge(0) 将起作用。
不，您必须使用一些额外的布尔逻辑。上面列出的& 或m = df[['value1', 'value2']].ge(0).all(axis=1) 都可以，但它应该可以工作。
如果我想要每个值列独立于其他值列的最新非负值怎么办？这就是我的目标......