我有一个与客户的数据框。每个客户都有一些观察结果和变量，其中一些不再是客户。
我的问题如下：
我想按客户分组，如果客户仍然是客户，则选择最后一行；如果客户不再是客户，则选择倒数第二行。
对于客户的所有观察，我有一个名为 churned 的列，如果客户已流失（不再是客户），则为 1；如果仍然是客户，则为 0。
我知道我可以选择最后一行 (-1) 或倒数第二行 (-2)，如下所示：
df = df.groupby(['CustomerID'],as_index=False).nth(-1).reset_index()
这似乎也有效，尽管顺序不同：
df = df.groupby(['CustomerID']).apply(lambda x: x.iloc[-1])
我一直在尝试在 lambda 函数中使用 if else 语句，如下所示：
df = df.groupby(['CustomerID'],as_index=False).apply(lambda x: x.iloc[-2] if x['churned']==1 else x.iloc[-1]).reset_index()
但我得到 ValueError: The true value of a Series is ambigacy.使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。
有没有什么方法可以按 CustomerID 进行分组，以 churned 列为条件，并仅获取 churned==0 的客户的最后一行，如果 churned==1 则获取倒数第二行？
您需要将它们分为两个数据框 - 客户和非客户，并使用 last() 函数：
df.groupby(['CustomerID'],as_index=False).last()
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