通过循环中的特定groupby条件从行中获取值

Question

我有一个如下所示的数据帧：

uid date        value
573 2019-09-01  0.0
573 2019-09-23  22.0
557 2019-08-20  0.0
557 2019-08-25  5.0
557 2019-09-05  11.0
556 2019-08-24  0.0
556 2019-09-05  12.0
550 2019-08-27  0.0
550 2019-08-29  2.0
550 2019-09-11  13.0
532 2019-07-29  0.0
532 2019-07-31  2.0

我需要为每个用户获取第二个值（对于用户573，这意味着22.0，对于用户557，这意味着5.0，等等）

我是python新手，不能理解GroupByIterrows或其他。有人能帮忙吗

Answer 1

首先，确保数据按照预期的顺序进行排序，包括：

df = df.sort_values(['uid', 'date'])

然后，要仅获取每个worker的第二行（前面的一行是相同的uid，但前面的一行不是相同的uid），请使用：

df[(df['uid'] == df['uid'].shift()) & (df['uid'] != df['uid'].shift(2))][['uid', 'value']]