Python/Pandas: как получить последние 3 из каждой группы и поместить в список списков

Question

Я хотел бы сгруппировать этот DataFrame с помощью «AutoNumber» и получить последние 2 суммы каждого, а затем поместить в список списков

     LoanAgreementID Amount TransactionDate \ 
0 252357C2-24C2-E611-8126-06CAB7997043 1667.35  2016-12-14 
1 252357C2-24C2-E611-8126-06CAB7997043 4181.28  2016-12-14 
2 4BF6F3D3-30C2-E611-8126-06CAB7997043 1667.35  2016-12-14 
3 4BF6F3D3-30C2-E611-8126-06CAB7997043 4181.28  2016-12-14 
4 4BF6F3D3-30C2-E611-8126-06CAB7997043 147.51  2017-01-18 
5 4BF6F3D3-30C2-E611-8126-06CAB7997043 147.51  2017-02-01 

           ContactID PaymentType CashLedgerType \ 
0 000FF848-42BE-E611-8126-06CAB7997043   NaN    5 
1 000FF848-42BE-E611-8126-06CAB7997043   NaN    5 
2 000FF848-42BE-E611-8126-06CAB7997043   NaN    5 
3 000FF848-42BE-E611-8126-06CAB7997043   NaN    5 
4 000FF848-42BE-E611-8126-06CAB7997043   0.0    3 
5 000FF848-42BE-E611-8126-06CAB7997043   0.0    3 

    KeyValue_String KeyValue_String.1 AutoNumber IssueDate date_helper 
0   Cheque    NaN  54940 2016-12-14 2016-12-14 
1   Cheque    NaN  54940 2016-12-14 2016-12-14 
2   Cheque    NaN  54945 2016-12-14 2016-12-14 
3   Cheque    NaN  54945 2016-12-14 2016-12-14 
4   Payment    PAP  54945 2016-12-14 2017-01-18 
5   Payment    PAP  54945 2016-12-14 2017-02-01 
0 1667.35 
1 4181.28 
3 4181.28 
4  147.51 
5  147.51 
Name: Amount, dtype: float64 

Используя следующий код ...

Amount_ref = group.groupby('AutoNumber')['Amount'].tail(2) 

Я получил выход ...

0 1667.35 
1 4181.28 
4  147.51 
5  147.51 
Name: Amount, dtype: float64 

Но мой желаемый результат это ...

[[1667.35, 4181.28], [147.51, 147.51]] 

Answer 1

Вы можете использовать apply и tolist:

Amount_ref = group.groupby('AutoNumber')['Amount'] 
        .apply(lambda x: x.tail(2).tolist()).tolist() 
print (Amount_ref) 
[[1667.35, 4181.28], [147.51, 147.51]] 

Или:

Amount_ref = group.groupby('AutoNumber')['Amount'] 
        .apply(lambda x: x.iloc[-2:].tolist()).tolist() 
print (Amount_ref) 
[[1667.35, 4181.28], [147.51, 147.51]]