更改列中的所有第一个值，从其他列分组

Question

我有2列 - _a，_b。

import numpy as np 
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'_a':[1,1,1,2,2,3,3],'_b':[3,4,5,3,3,3,9]})
df

    _a  _b
0   1   3
1   1   4
2   1   5
3   2   3
4   2   3
5   3   3
6   3   9

我需要将_b列中的第一个值更改为0，按列_a分组 像这里：

    _a  _b
0   1   0
1   1   4
2   1   5
3   2   0
4   2   3
5   3   0
6   3   9

提前谢谢。

Answer 1

默认情况下，pd.Series.duplicated会为第一个项目返回False。利用这个，你可以做到：

df.loc[~df['_a'].duplicated(), '_b'] = 0

df
Out: 
   _a  _b
0   1   0
1   1   4
2   1   5
3   2   0
4   2   3
5   3   0
6   3   9

Answer 2

如果每个组的第一个值不重复，您可以使用：

df.loc[df.groupby('_a').head(1).index, '_b'] = 0

输出：

        _a  _b
    0   1   0
    1   1   4
    2   1   5
    3   2   0
    4   2   3
    5   3   0
    6   3   9

Answer 3

您可以使用df._b获取np.unique中每个值的首次出现的索引：

df._b[np.unique(df._a, return_index=True)[1]] = 0