执行条件分组并使用Pandas中的Cumcount选择第二个最佳行

Question

以下是我的数据：

ID              Vehicle     Calculator     Offer NextCalculator NextOffer
3497827 2002 Ford Explorer Manheim Salvage 190  Copart           190
3497827 2002 Ford Explorer Manheim Salvage 190  IAA              140
3497827 2002 Ford Explorer Manheim Salvage 190  Manheim Salvage  190
3497827 2002 Ford Explorer Manheim Salvage 190  SVP              55
3497828 2003 Honda CRV     Manheim Salvage 320  Copart           150
3497828 2003 Honda CRV     Manheim Salvage 320  IAA              320
3497828 2003 Honda CRV     Manheim Salvage 320  Manheim Salvage  320
3497828 2003 Honda CRV     Manheim Salvage 320  SVP              200

我想要做的是找出每辆车的下一个最佳计算器优惠？例如。对于3497827，下一个最好的报价是Copart - 190（不考虑Manheim Salvage，因为我们希望下一个之后）和3497828下一个最好的报价是IAA - 320.

到目前为止，我已经完成了

df = df.sort_values(['ID', 'NextOffer'], ascending=False)
df1 = df[df.groupby('ID').cumcount() == 1]

给了我：

ID              Vehicle     Calculator     Offer NextCalculator NextOffer
3497827 2002 Ford Explorer Manheim Salvage 190  Manheim Salvage           190
3497828 2003 Honda CRV     Manheim Salvage 320  IAA              320

仅当NextOffers小于商品价值时才会给出正确的结果，但如果NextOffer与商品相同则不会。

我想要的是：

ID              Vehicle     Calculator     Offer NextCalculator NextOffer
3497827 2002 Ford Explorer Manheim Salvage 190  Copart           190
3497828 2003 Honda CRV     Manheim Salvage 320  IAA              320

所以我的猜测是，首先我必须做cumcount（）== 0，如果该行NextCalculator与Calculator相同，那么我必须使用cumcount获得第二行（ ）== 1.有什么帮助，我怎么能这样做，还是有任何有效的方法来获得所需的输出？

Answer 1

IIUC：

In [21]: df.loc[df.query("Calculator != NextCalculator")
                  .groupby('ID', as_index=False).NextOffer.idxmax()]
Out[21]:
             ID        Vehicle       Calculator  Offer NextCalculator  NextOffer
0  3497827 2002  Ford Explorer  Manheim Salvage    190         Copart        190
5  3497828 2003      Honda CRV  Manheim Salvage    320            IAA        320