遵循我之前的问题：
我有一个数据帧：
load,timestamp,timestr
0,1576147339.49,124219
0,1576147339.502,124219
2,1576147339.637,124219
1,1576147339.641,124219
9,1576147339.662,124219
8,1576147339.663,124219
7,1576147339.663,124219
6,1576147339.663,124219
5,1576147339.663,124219
4,1576147339.663,124219
3,1576147339.663,124219
2,1576147339.663,124219
1,1576147339.663,124219
0,1576147339.663,124219
0,1576147339.673,124219
3,1576147341.567,124221
2,1576147341.568,124221
1,1576147341.569,124221
0,1576147341.57,124221
4,1576147341.581,124221
3,1576147341.581,124221
我想删除"时间戳"列中所有在一定容差范围内的行，除了具有最大"负载"列的行。
在上面的例子中，如果tolerance=0.01，那会给我们留下
load,timestamp,timestr
0,1576147339.49,124219
0,1576147339.502,124219
2,1576147339.637,124219
9,1576147339.662,124219
0,1576147339.673,124219
3,1576147341.567,124221
4,1576147341.581,124221
"负载"的最大值不一定是第一个！
Idea 是将值四舍五入的值乘以>1 乘以tolerance除以1并传递给 groupby 以进行聚合max：
tolerance=0.01
df = df.groupby(df['timestamp'].mul(1/tolerance).round()).max().reset_index(drop=True)
print (df)
load timestamp timestr
0 0 1.576147e+09 124219
1 0 1.576147e+09 124219
2 2 1.576147e+09 124219
3 9 1.576147e+09 124219
4 0 1.576147e+09 124219
5 3 1.576147e+09 124221
6 4 1.576147e+09 124221
舍入容易受到这样的问题的影响，因此可能存在 2 行，带小数部分，例如0.494和0.502。 第一个将四舍五入为0.49，第二个将四舍五入为0.50， 所以他们将在不同的组中，尽管事实上 它们之间的距离小于0.01。
所以我的建议是做这项工作(计算结果数据帧( 通过迭代：
result = pd.DataFrame(columns=df.columns)
wrk = df.sort_values('timestamp')
threshold = 0.01
while wrk.index.size > 0:
tMin = wrk.iloc[0, 1] # min timestamp
grp = wrk[wrk.timestamp <= tMin + threshold]
row = grp.nlargest(1, 'load') # max load
result = result.append(row)
wrk.drop(grp.index, inplace=True)
为了确认我最初的评论，请将第一行时间戳的小数部分更改为0.494。 为了可读性，我还"缩短"了整数部分。
我的解决方案返回：
load timestamp timestr
0 0 7339.494 124219
2 2 7339.637 124219
4 9 7339.662 124219
14 0 7339.673 124219
15 3 7341.567 124221
19 4 7341.581 124221
而另一个解决方案返回：
load timestamp timestr
0 0 7339.494 124219
1 0 7339.502 124219
2 2 7339.641 124219
3 9 7339.663 124219
4 0 7339.673 124219
5 3 7341.570 124221
6 4 7341.581 124221