.and（）和.tail（）在pandas GroupBy对象上有负索引

Question

我无法过滤pandas.DataFrame的每组groupby对象中除最后1个元素之外的所有元素：

x = pd.DataFrame([['a', 1], ['b', 1], ['a', 2], ['b', 2], ['a', 3], ['b', 3]], 
                 columns=['A', 'B'])
g = x.groupby('A')

正如预期的那样（根据documentation）g.head(1)返回

   A  B
0  a  1
1  b  1

而g.head(-1)返回空DataFrame

从x.head(-1)的行为开始，我希望它能够返回

   A  B
0  a  1
1  b  1
2  a  2
3  b  2

即。删除每个组的最后一个元素，然后将其合并回数据帧。如果那只是大熊猫中的错误，我会感激任何提出替代方法的人。

Answer 1

评论说这些尚未在熊猫中实施。但是，您可以使用cumcount有效地实现它们：

def negative_head(g, n):
    return g._selected_obj[g.cumcount(ascending=False) >= n]

def negative_tail(g, n):
    return g._selected_obj[g.cumcount() >= n]

In [11]: negative_head(g, 1)  # instead of g.head(-1)
Out[11]:
   B
0  1
1  1
2  2
3  2

Answer 2

正如@TomAugspurger所指出的那样，它是pandas中的一个开放性bug，而g.apply（lambda x：x.head（-1））能够模拟所需的逻辑，但结果变为：

    A  B
A        
a 0  a  1
  2  a  2
b 1  b  1
  3  b  2

但之后可以申请.reset_index(drop=True)（在这里注意掉落=真）并返回

   A  B
0  a  1
1  a  2
2  b  1
3  b  2

因此，目前的解决方法是g.apply(lambda x: x.head(-1)).reset_index(drop=True)