Question

我有一个这样的数据框：

   id  values
0   1       3
1   1       6
2   1       3
3   2       7
4   2       6
5   2       3
6   2       9

我想根据id删除每个组的第一行，结果应该是这样的：

   id  values
1   1       6
2   1       3
4   2       6
5   2       3
6   2       9

我尝试通过以下方式完成：df = df.groupby('id').agg(lambda x:x[1:])，但它不起作用。

有人可以帮助我吗？先谢谢

Answer 1

将apply与iloc：

一起使用

df = df.groupby('id', group_keys=False).apply(lambda x:x.iloc[1:])
#also working, not sure if generally
#df = df.groupby('id', group_keys=False).apply(lambda x:x[1:])
print (df)
   id  values
1   1       6
2   1       3
4   2       6
5   2       3
6   2       9

或duplicated与boolean indexing：

df = df[df['id'].duplicated()]
print (df)
   id  values
1   1       6
2   1       3
4   2       6
5   2       3
6   2       9

<强>详细：

print (df['id'].duplicated())
0    False
1     True
2     True
3    False
4     True
5     True
6     True
Name: id, dtype: bool

Answer 2

另一种方法：

df.loc[~df.index.isin(df.drop_duplicates(subset='id').index)]

如何删除pandas中每个组的第一行

2 个答案: