我有以下类型的熊猫数据框
ID pp
0 1 1
1 1 1
2 1 1
3 2 0
4 2 0
5 2 0
6 3 1
7 3 1
8 3 1
9 3 1
10 4 0
对于唯一ID值，这里的pp值是相同的，但我想将pp列值“1”替换为“0”，其中它不是唯一 ID 的最后一个。例如，对于ID= 1它pp是1无处不在，但我要取代这个1与0除ID = 1的最后一个值。对于 ID=1 的最后一个值，我想离开 pp=1 这是我想要的：
ID pp
0 1 0
1 1 0
2 1 1
3 2 0
4 2 0
5 2 0
6 3 0
7 3 0
8 3 0
9 3 1
10 4 0
您需要一个 df.duplicated keep=last 的条件，并检查是否 pp=1 ，然后将 0 分配给条件匹配 else df['pp'] 的元素使用 np.where
c = (df.duplicated(['ID','pp'],keep='last')) & df['pp'].eq(1)
df['pp'] = np.where(c,0,df['pp'])
print(df)
ID pp
0 1 0
1 1 0
2 1 1
3 2 0
4 2 0
5 2 0
6 3 0
7 3 0
8 3 0
9 3 1
10 4 0
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