如下圖，name 必須是 keep infisrt并且 team in last。
我怎樣才能做到這一點.drop_duplicates()？
name team ...
0 john a ...
1 mike b ...
2 john c
↓
name team ...
0 john c ...
1 mike b ...
-- 關于評論的補充說明 --
.groupby('name').agg({'team': 'last', 'country': 'first'})
它現在的作業方式，如果第一行country是Nan
如果國家的第一行是Nan，那么將得到一個不是the的值，first如下所示。
這是因為Nan忽略了的情況嗎？即使first已指定且firstis Nan，Nan仍必須保留。
name team country ...
0 john a Nan ...
1 mike b Brazil ...
2 john c Canada ...
↓
name team country ...
0 john c Canada ...
1 mike b Brazil ...
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用以下.groupby()功能：
df.groupby('name').agg({'team': 'last'}).
請注意，每個名稱回傳的值取決于資料框的排序。
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