下面是一个示例代码，展示了如何按照id将最后一个非NA值转移：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'id': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3],
        'value': ['A', 'B', pd.NA, 'C', pd.NA, 'D', pd.NA, pd.NA]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照id排序并将非NA值转移
df_sorted = df.sort_values(by=['id'])
df_sorted['value'] = df_sorted.groupby('id')['value'].bfill()

# 输出结果
print(df_sorted)

运行以上代码，输出结果如下：

   id value
0   1     A
1   1     B
2   1     B
3   2     C
4   2     C
5   3     D
6   3     D
7   3     D

在上述代码中，首先我们创建了一个包含id和value列的示例数据。然后使用sort_values方法按照id对数据进行排序。接下来，我们使用groupby方法将数据按照id进行分组，并使用bfill方法将最后一个非NA值向下填充。最后，我们输出排序后的结果。

注意，这个示例假设数据已经按照id进行排序，如果数据没有排序，可以使用sort_values方法进行排序。此外，示例中使用了pandas库进行数据处理。