DataFrameの条件に基づいてデータを抽出したい

Question

■概要
表の列1を参照して、列2のデータを取り出したい。
表は以下のような特徴があります。
・列1にはデータ番号が各2個ずつ若い順に並んでいる。
・カラムはなし。

列1	列2
1	10
1	8
：	：
4	12
4	14

■実現したいこと
取り出したいデータ番号の2番目の行の値を取り出したい。
(例)
データ番号1 → 8
データ番号4 → 14

python初心者で、質問内容に不足があるかもしれませんが、
ご教授の方よろしくお願いいたします。

発生している問題・エラーメッセージ

int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'Int64Index'

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np
#データインポート
csv_input = pd.read_csv(file,encoding="cp932")
#取り出したいデータ番号指定
number = 4
#列1において、numberと同じ値の行のみを抽出
n = csv_input.iloc[:,2] == number
m = n[n == True]
#numberと同じ値の行の2個目をindexに格納
index = int(m.index[2:3])
#ほしいデータをdataに格納
data = csv_input.iat[index,1]

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

anaconda3
Python3.7

Comments

[meg_]

エラー発生行は「index = int(m.index[2:3])」ですか？
エラーメッセージはエラー発生行を含めて掲載してください。（出来ればエラーメッセージ全文）

[umeeeeeeeeee]

その通りです。
■エラーメッセージ
index = int(m.index[2:3])
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'Int64Index'

これからは気を付けようと思います。
ご指摘ありがとうございます。

Answer 1

多分やりたいことは

index = int(m.index[2:3])

の部分を

index = m.index[-1]

とすることで実現できると思います。

さらに書くとフィルタリング部（mを導いている行）はnからフィルタリングするのではなく、もとのデータフレームからフィルタリングすることで

n = csv_input.iloc[:,2] == number
m = n[n == True]
index = m.index[-1]
data = csv_input.iat[index,1]

の部分は

n = csv_input.iloc[:,2] == number
data = csv_input[n == True].iat[-1,1]

となります

さらに書くと、groupby().tail() を使うことで一括で対応する行を抜き出すこともできます。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/generated/pandas.core.groupby.GroupBy.tail.html

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '列１':[1,1,2,2,3,3,4,4,5,5],
    '列２':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
})

ret = df.groupby('列１').tail(1)
print(ret)
#   列１  列２
#1   1   2
#3   2   4
#5   3   6
#7   4   8
#9   5  10

Comments

[umeeeeeeeeee]

回答ありがとうございます。

無事解決できました。
データ番号の数が3以上でも、好きな箇所を抽出できるので、勉強になりました。
n,mのところは自分でも少しまどろっこしく感じていたので、大変助かります。
groupbyは見たことがあったのですが、このような場面で使えるんですね。
インプットだけではなく、アウトプットにも注力していこうと強く思いました。

また機会がありましたら、回答の方よろしくお願いいたします。

Answer 2

一括処理できます

import pandas as pd
df=pd.DataFrame([[1,10],[1,8],[4,12],[4,14],])
df[df.duplicated(subset=0)]

なぜこうなるかは調べてみてください

Comments

[umeeeeeeeeee]

回答ありがとうございます。
"重複要素"として扱うことを全く考えていませんでした。
重複要素の取り扱いについて学ぶことができました。

また機会があれば、回答の方よろしくお願いします。