python - 根据条件删除 pandas DataFrame 中的重复行

Question

除非满足某些条件，否则我想使用参数“take_last = True”删除数据帧中与列“a”相关的重复行。例如，如果我有以下数据帧

 a | b | c
 1 | S | Blue 
 2 | M | Black
 2 | L | Blue
 1 | L | Green

我想删除与“a”列相关的重复行，一般规则为 take_last = true ，除非某些条件说 c = 'Blue'，在这种情况下，我想让参数 take_last = false。

这样我就可以得到它作为结果 df

 a | b | c
 1 | L | Green
 2 | M | Black

Answer 1

#   a  b      c
#0  1  S   Blue
#1  2  M  Black
#2  2  L   Blue
#3  1  L  Green

#get first rows of groups, sort them and reset index; delete redundant col index
df1 = df.groupby('a').head(1).sort('a').reset_index()
del df1['index']

#get last rows of groups, sort them and reset index; delete redundant col index
df2 = df.groupby('a').tail(1).sort('a').reset_index()
del df2['index']
print df1
#   a  b      c
#0  1  S   Blue
#1  2  M  Black
print df2
#   a  b      c
#0  1  L  Green
#1  2  L   Blue

#if value in col c in df1 is 'Blue' replace this row with row from df2 (indexes are same)
df1.loc[df1['c'].isin(['Blue'])] = df2
print df1
#   a  b      c
#0  1  L  Green
#1  2  M  Black