Pandas双级索引DataFrame提取每个ID分组对应第二级索引最后一行

核心逻辑：按双索引的第一级ID分组，取每个分组的最后一行即可，无需手动处理不同分组的长度差异。 #

前置操作（必做） #

首先确保你的DataFrame索引是按ID升序、同ID下MONTH_ID升序排列的，保证最后一行是该ID对应的最大月份数据：

df = df.sort_index(level=["ID", "MONTH_ID"], ascending=[True, True])

可行实现方案 #

方案1：groupby + tail(1)（推荐，通用场景） #

直接按第一级索引ID分组，调用tail(1)取每个分组的最后1行，自动适配不同分组的长度：

result = df.groupby(level="ID").tail(1)

方案2：groupby + last()（适用需过滤空值的场景） #

如果分组内存在带空值的行，需要取最后一个所有字段都非空的行，可以使用该方法：

result = df.groupby(level="ID").last()

常见问题说明 #

你之前使用nth(-1)未达到预期，通常是因为分组时错误将ID和MONTH_ID都作为了分组键，导致每个分组仅包含1行数据，nth(-1)返回了全量数据。只需指定分组仅针对第一级ID索引即可解决该问题。 #

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