获取每个 pandas 列值的最后一个条件值
Get Last condition value for each pandas cloumn value
我有一个这样的 Df:
date_from
date_to
item_id
VALUE_NEW
VALUE_OLD
cost_var
1/1/1900 00:00:00
11/3/2022 15:31:18
452953
5366,46
4024,71
33.34%
11/3/2022 15:31:18
1/1/2200 00:00:00
452953
9122,57
5366,46
69.99%
1/1/1900 00:00:00
11/3/2022 15:31:18
452954
5366,46
4024,71
33.34%
11/3/2022 15:31:18
1/1/2200 00:00:00
452954
9122,57
5366,46
69.99%
1/1/1900 00:00:00
21/7/2021 16:30:46
452961
6170,98
4024,71
53.33%
21/7/2021 16:30:46
11/3/2022 15:31:09
452961
5312
6170,98
13.92%
11/3/2022 15:31:09
1/1/2200 00:00:00
452961
9122,57
5312
71.74%
1/1/1900 00:00:00
13/10/2021 14:39:55
801286
4052,1
1332,8
204.03%
13/10/2021 14:39:55
13/10/2021 14:43:09
801286
4,4732
4052,1
99.89%
13/10/2021 14:43:09
3/2/2022 17:16:23
801286
4473,2
4,4732
99900.00%
3/2/2022 17:16:23
1/1/2200 00:00:00
801286
4946,8
4473,2
10.59%
我需要检查每个 item_id，并获取 cost_var >60% 的最后一行。如果是最后一行，那没关系，但如果有下一行，而且是<60%，我必须把最后一行>60%去掉。输出应如下所示：
date_from
date_to
item_id
VALUE_NEW
VALUE_OLD
cost_var
11/3/2022 15:31:18
1/1/2200 00:00:00
452953
9122,57
5366,46
69.99%
11/3/2022 15:31:18
1/1/2200 00:00:00
452954
9122,57
5366,46
69.99%
11/3/2022 15:31:09
1/1/2200 00:00:00
452961
9122,57
5312
71.74%
项目 802186 没有返回任何值，因为最后一行 >60% (99900.00%) 有下一行并且 cost_var<60% (10.59%)...是否可以这样做？我找不到解决它的方法。
试试这个
# read data
df = pd.read_clipboard()
# select the last row of each item_id and only select ones where cost_var > 60%
df.groupby(df.item_id, as_index=False).last().query("cost_var.str.rstrip('%').astype('float')>60", engine='python')
我有一个这样的 Df:
| date_from | date_to | item_id | VALUE_NEW | VALUE_OLD | cost_var |
|---|---|---|---|---|---|
| 1/1/1900 00:00:00 | 11/3/2022 15:31:18 | 452953 | 5366,46 | 4024,71 | 33.34% |
| 11/3/2022 15:31:18 | 1/1/2200 00:00:00 | 452953 | 9122,57 | 5366,46 | 69.99% |
| 1/1/1900 00:00:00 | 11/3/2022 15:31:18 | 452954 | 5366,46 | 4024,71 | 33.34% |
| 11/3/2022 15:31:18 | 1/1/2200 00:00:00 | 452954 | 9122,57 | 5366,46 | 69.99% |
| 1/1/1900 00:00:00 | 21/7/2021 16:30:46 | 452961 | 6170,98 | 4024,71 | 53.33% |
| 21/7/2021 16:30:46 | 11/3/2022 15:31:09 | 452961 | 5312 | 6170,98 | 13.92% |
| 11/3/2022 15:31:09 | 1/1/2200 00:00:00 | 452961 | 9122,57 | 5312 | 71.74% |
| 1/1/1900 00:00:00 | 13/10/2021 14:39:55 | 801286 | 4052,1 | 1332,8 | 204.03% |
| 13/10/2021 14:39:55 | 13/10/2021 14:43:09 | 801286 | 4,4732 | 4052,1 | 99.89% |
| 13/10/2021 14:43:09 | 3/2/2022 17:16:23 | 801286 | 4473,2 | 4,4732 | 99900.00% |
| 3/2/2022 17:16:23 | 1/1/2200 00:00:00 | 801286 | 4946,8 | 4473,2 | 10.59% |
我需要检查每个 item_id，并获取 cost_var >60% 的最后一行。如果是最后一行，那没关系，但如果有下一行，而且是<60%，我必须把最后一行>60%去掉。输出应如下所示：
| date_from | date_to | item_id | VALUE_NEW | VALUE_OLD | cost_var |
|---|---|---|---|---|---|
| 11/3/2022 15:31:18 | 1/1/2200 00:00:00 | 452953 | 9122,57 | 5366,46 | 69.99% |
| 11/3/2022 15:31:18 | 1/1/2200 00:00:00 | 452954 | 9122,57 | 5366,46 | 69.99% |
| 11/3/2022 15:31:09 | 1/1/2200 00:00:00 | 452961 | 9122,57 | 5312 | 71.74% |
项目 802186 没有返回任何值，因为最后一行 >60% (99900.00%) 有下一行并且 cost_var<60% (10.59%)...是否可以这样做？我找不到解决它的方法。
试试这个
# read data
df = pd.read_clipboard()
# select the last row of each item_id and only select ones where cost_var > 60%
df.groupby(df.item_id, as_index=False).last().query("cost_var.str.rstrip('%').astype('float')>60", engine='python')