python-在DataFrame中折叠具有重复索引值的条目

import pandas as pd
bids = [100, 101, 101, 102]
offers = [101, 102, 102.25, 103]
data = {'bids': bids, 'offers': offers}
index = [0, 1, 1, 2]
df = pd.DataFrame(data=data, index=index)
print df

   bids  offers
0   100  101.00
1   101  102.00
1   101  102.25
2   102  103.00

如何重新索引df,以便使用每列中给定索引的最新值？在此示例中,我希望索引1具有[101,102.25]

解决方法:

您可以先呼叫reset_index,然后再呼叫drop_duplicates,并传递参数take_last = True,然后再设置索引

In [181]:
df.reset_index().drop_duplicates('index',take_last=True).set_index('index')

Out[181]:
       bids  offers
index              
0       100  101.00
1       101  102.25
2       102  103.00

一种更优雅的方法是在索引上访问groupby并调用last：

In [183]:    
df.groupby(df.index).last()

Out[183]:
   bids  offers
0   100  101.00
1   101  102.25
2   102  103.00