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python - Groupby 客户的 id 并保留 Pandas 中不为空的日期

问题描述

我有一个数据集，其中包含客户第一次和最后一次付款的日期。日期在单独的列中，因此数据集如下所示：

ID 首付款 最后一次付款
11 23/10/2010 0
11 0 2010 年 11 月 24 日
223 2012 年 11 月 1 日 0
223 0 2012 年 12 月 2 日

我如何按 id 分组才能看起来像这样？

ID 首付款 最后一次付款
11 23/10/2010 2010 年 11 月 24 日
223 2012 年 11 月 1 日 2012 年 12 月 2 日

我使用groupby.df['id'].sum()但无法加入日期。

标签： pythonpandasdataframepandas-groupby

解决方案

我假设first_payment是唯一的非零 first_payment 列，并且是 last_payment 列中唯一的非零last payment值，因为您尝试使用该sum()方法进行聚合，如果这是真的，那么您可以这样做：

df.replace('0',np.NaN)   # Replace zero by Null values
df.replace(0,np.NaN)     # If zeros are numerical
df_new = df.groupby('id').agg({'first_payment': 'first', 
                               'last_payment': 'last'})

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