我有一个数据帧如下(这是这个问题的更新(
id val type
aa 0 C
aa 1 T
aa 2 T
aa 3 T
aa 0 M
aa 1 M
aa 2 C
aa 3 M
bbb 0 C
bbb 1 T
bbb 2 T
bbb 3 T
bbb 0 M
bbb 1 M
bbb 2 C
bbb 3 T
cccccc 0 C
cccccc 1 T
cccccc 2 T
cccccc 3 T
cccccc 0 M
cccccc 1 M
cccccc 0 C
cccccc 1 C
dddddddd 3 G
我想做一个groupby"ID"，然后sum并count"val"列中的行，但是应该求和的行只是包含"type"的行，与每个组中"type"列的最后一个值相同。此外，如果有多个行，则不应对最后一行的值求和或计数。如果最后一个值只有一行，那么最后一行应该相加和计数。
例如，组"aa"的最后一行具有"类型"M，因此仅对组中具有"类型"M的行求和和计数。但是，由于 M 有多个行，因此只应对最后一行以外的行求和和计数。因此，值 0 和 1 需要求和，计数为 2。
在另一种情况下，组 'dddddddd' 只有一行，因此总和应为 3，计数应为 1。
上述 df 的预期输出如下所示。输出中的"type"列不是强制性的，如果需要更多时间才能获得，可以省略它。我在这里展示它只是为了清楚地说明我想要实现的目标。
id val count type
aa 1 2 M
bbb 6 3 T
cccccc 0 2 C
dddddddd 3 1 G
想法是按DataFrame.drop_duplicates过滤每组的最后一行，如果计数没有1则减去：
df1 = (df[df['type'].eq(df.groupby('id')['type'].transform('last'))]
.groupby('id').agg(val=('val', 'sum'),
count=('val', 'size'),
type=('type','last')))
print (df1)
val count type
id
aa 4 3 M
bbb 9 4 T
cccccc 1 3 C
dddddddd 3 1 G
s = df.drop_duplicates('id', keep='last').set_index('id')['val']
m = df1['count'] != 1
df1['val'] -= np.where(m, s, 0)
df1['count'] -= np.where(m, 1, 0)
print (df1)
val count type
id
aa 1 2 M
bbb 6 3 T
cccccc 0 2 C
dddddddd 3 1 G
另一种解决方案：
cols = ['val','count']
df2 = (df.drop_duplicates('id', keep='last')
.set_index('id')
.assign(count=1)[cols])
df1[cols] = df1[cols].sub(df2.where(df1['count'] != 1, 0))
print (df1)
val count type
id
aa 1 2 M
bbb 6 3 T
cccccc 0 2 C
dddddddd 3 1 G
详情：
print (df2)
val count
id
aa 3 1
bbb 3 1
cccccc 1 1
dddddddd 3 1
找到最后一个值，然后从末尾的总和中减去它：
last_type = df.groupby("id").tail(1).rename(columns={'val':'last_val'})
res= df.merge(last_type, on=["id", "type"], how="inner").groupby(["id", "type"]).agg(
val = ('val', 'sum'),
count = ('val', 'count'),
last_val = ('last_val', 'first')).reset_index()
multiple = res['count'] > 1
res['val'] -= multiple*res['last_val']
res['count'] -= multiple
res.drop(columns='last_val')
Output:
id type val count
0 aa M 1 2
1 bbb T 6 3
2 cccccc C 0 2
3 dddddddd G 3 1