按Id分组上移time_spent_in_sec列并填充每组末行值为0

你需要按Id分组后对time_spent_in_sec执行向下偏移（shift(-1)），再将每组最后一行产生的NaN填充为0即可，具体代码如下：

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame
data = {
    'Id': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
    'event': ['in', 'step_1', 'step_2', 'done', 'in', 'step_1', 'step_2', 'step_3', 'done'],
    'time_spent_in_sec': [0, 2.2, 3, 3, 0, 5, 8, 15, 7]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 核心操作：分组偏移+填充0
df['time_spent_in_sec'] = df.groupby('Id')['time_spent_in_sec'].shift(-1).fillna(0)

print(df)

代码说明 #

1. 分组偏移：groupby('Id')['time_spent_in_sec'].shift(-1)会对每个Id组内的time_spent_in_sec列执行向下偏移，即把下一行的值移到当前行，每组最后一行因为没有下一行，会生成NaN。
2. 填充0：fillna(0)将所有NaN替换为0，正好满足每组最后一行设为0的需求。

运行后输出的结果与你预期的DataFrame完全一致。

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