使用Pandas/Python合并数据和2列上的系列

Question

我正在使用Python/Pandas，下面有dataframe (1)。我已按ID对此进行分组，然后根据每个ID获取每组修订中修订号的最大值，以生成下面的系列(2)。

现在，我希望将(1)合并成(2)，使(1)的前2列与(2)的对应列相匹配，并在实际数据集(1)、'id‘、’修订‘和’颜色‘中适当地拉入(2)中的另一列，这些列不一定是连续的列，还有其他列。

我本质上是把(2)当作一把钥匙，从(1)中提取适当的数据。

我怎么用潘达斯做这件事？

提前谢谢。

麦克斯。

(1) Dataframe

ID         Revision Colour
14446   0   red
14446   0   red
14446   0   red
14466   1   red
14466   1   red
14466   0   red
14466   1   red
14466   1   red
14466   0   red
14466   2   red
14466   0   red
14466   1   red
14466   0   red
14471   0   green
14471   0   green
14471   0   green
14471   0   green
14473   0   blue
14473   1   blue
14473   0   blue

(2)系列

ID                   Revision
13125                 1
13213                 0
13266                 0
13276                 0
13277                 1
13278                 0
13280                 2
13285                 0
13287                 1
13288                 0
13291                 1
13292                 1

Answer 1

按修订排序，然后按ID分组，然后从每个组中获取最后一个元素。

In [2]: df.sort('Revision').groupby(level=0).last()
Out[2]: 
       Revision Colour
ID                    
14446         0    red
14466         2    red
14471         0  green
14473         1   blue

我以为ID是一个索引。如果是列，则改为groupby('ID')。