python - Python - 基于最新迭代获取Datafame中每个变量的非NaN值

Question

如何根据其最新迭代选择每个变量，按 id 分组，非 NaN 值。我的数据框看起来像这样

唯一身份	迭代	变量_1	变量_2
111	1	苹果	钠
111	2	钠	桌子
111	3	橙	钠
111	4	梨	钠
111	5	钠	椅子

预期的结果应该是

唯一身份	迭代	变量_1	变量_2
111	5	梨	椅子

还假设会有很多unique_id

标签： pythonpandas

Answer 1

您可以使用：

df.fillna(method="ffill")

见文档

用于在重新索引的 Series pad / ffill中填充孔的方法：向前传播最后一个有效观察。

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之后，您可以反转排序并删除重复项，基本上每个“组”仅获得 1 个条目：

df = df.sort_values(["unique_id", "iteration"], ascending=False)
df = df.drop_duplicates(["unique_id", "iteration"])