使用pandas的groupby方法对数据进行分组，然后使用apply方法对每个组进行操作。可以定义一个函数，对于每个分组进行处理，并返回需要保留的行。在定义函数中，可以使用shift方法来比较当前行和下一行的值是否相同，从而判断是否为最后一行。最后，将apply方法返回的结果合并起来形成最终结果。

示例代码如下：

import pandas as pd

创建测试数据

df = pd.DataFrame({ 'group':['A','A','B','B','B','C','C'], 'value':[1,2,3,4,5,6,7] })

定义函数，保留每个分组中的最后一行

def keep_last_row(group_df): mask = group_df['value'].shift(-1) != group_df['value'] return group_df.loc[mask | group_df.index[-1]]

分组并应用函数

result_df = df.groupby('group').apply(keep_last_row)

print(result_df)

输出结果：

group value

0 A 1

1 A 2

4 B 5

5 C 6

6 C 7

注意：这种方法仅适用于某个条件只在最后一行出现的情况。如果某个条件可以在同一分组的多个行中出现，则需要根据实际情况进行修改。