Pandas如何根据分组最后一行qty值正负筛选对应分组

需求说明 #

按id字段对数据集分组，根据每个分组最后一行qty字段的正负值，筛选出符合条件的分组的全部行数据。

样例数据 #

import pandas as pd
d = {'id': ['101', '101', '101', '105', '105', '106', '106'], 
    'qty': [10, -2, 20, 50, -3, 50, -12],
}
df31 = pd.DataFrame(data=d)

样例各分组末行qty属性：

• id=101：末行qty=20，为正数
• id=105：末行qty=-3，为负数
• id=106：末行qty=-12，为负数

具体实现 #

核心思路：用groupby搭配transform('last')，为每一行匹配所属分组的末行qty值，生成布尔序列做行筛选即可，无需写循环，执行效率高。

筛选末行qty小于0的全部分组 #

# 构造筛选条件
filter_cond = df31.groupby('id')['qty'].transform('last') < 0
result_neg = df31[filter_cond]

执行返回结果：

id  qty
3  105   50
4  105   -3
5  106   50
6  106  -12

筛选末行qty大于0的全部分组 #

# 构造筛选条件
filter_cond = df31.groupby('id')['qty'].transform('last') > 0
result_pos = df31[filter_cond]

执行返回结果：

id  qty
0  101   10
1  101   -2
2  101   20

注意：如果当前数据行顺序不是分组内的逻辑顺序（比如未按时间先后排序），需要先按对应排序字段对全表排序后，再执行上述分组筛选逻辑，保证取到的末行值是业务定义下的最后一条记录。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者T_Ner