如何在Pandas中定位分组最后一行并添加分组求和列？

现有如下示例DataFrame：

需要新增sum_of_sixth列，仅在每组（按first分组）的最后一行填入该组sixth列的求和值，其余行留空，预期结果如下：

尝试过concat和迭代方法未达到预期，求实现方案。

方法一：分步实现 #

逻辑清晰，通过分组变换、标记最后行索引完成赋值：

1. 用transform('sum')生成每组求和的序列，长度与原DataFrame一致
2. 获取每组最后一行的索引
3. 初始化新列为空，仅在最后行位置赋值求和值

import pandas as pd

# 构造示例数据
df = pd.DataFrame({
    'first': ['aaa', 'aaa', 'bbb', 'bbb', 'ccc', 'ccc', 'ddd'],
    'second': [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13],
    'third': [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14],
    'fourth': [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21],
    'fifth': [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2],
    'sixth': [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17]
})

# 计算每组sixth列的求和值，每行对应所在组的总和
group_total = df.groupby('first')['sixth'].transform('sum')
# 获取每组最后一行的索引
last_row_indices = df.groupby('first').tail(1).index

# 新增列并赋值
df['sum_of_sixth'] = ''
df.loc[last_row_indices, 'sum_of_sixth'] = group_total.loc[last_row_indices]

print(df)

方法二：一行简化实现 #

利用cumcount(ascending=False)标记最后一行，结合where方法直接生成结果：

df['sum_of_sixth'] = df.groupby('first')['sixth'].transform('sum').where(
    df.groupby('first').cumcount(ascending=False) == 0,
    ''
)

cumcount(ascending=False)会给每组的行从末尾开始计数，最后一行的计数值为0，通过这个条件筛选出需要赋值的行，其余行设为空字符串。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Virgil Redfield