我正在处理一个数据集，在该数据集中我要将用户的最后操作归因于某个目标。在此过程中，我到达了下表。
table
date | action_id | u_id | goal
2016-01-08 | CUID22 | 586758 | 'Goal#1'
2017-03-04 | CUID45 | 586758 | 'Goal#1'
2018-09-01 | CUID30 | 586758 | 'Goal#1'
我如何删除/替换前两个u_id或目标值，同时使行到达表集下方。
table
date | action_id | u_id | goal
2016-01-08 | CUID22 | NaN | NaN
2017-03-04 | CUID45 | NaN | NaN
2018-09-01 | CUID30 | 586758 | 'Goal#1'
我相信你需要duplicated：
cols = ['u_id','goal']
df.loc[df.duplicated(cols, keep='last'), cols] = np.nan
要么：
cols = ['u_id','goal']
df[cols] = df[cols].mask(df.duplicated(cols, keep='last'))
print (df)
date action_id u_id goal
0 2016 0 NaN NaN
1 2017 1 NaN NaN
2 2018 2 1.0 1.0
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