我有以下数据帧：
obj_id data_date value
0 4 2011-11-01 59500
1 2 2011-10-01 35200
2 4 2010-07-31 24860
3 1 2009-07-28 15860
4 2 2008-10-15 200200
我想得到这个数据的子集，这样对于每个'obj_id'，我只有最新的（最大的'data_date'）'value'。
我想出了一个解决方案，但感觉很糟糕。我想知道是否有人有更好的方法。我确信我一定错过了一些通过熊猫来实现这一目标的简单方法。
我的方法本质上是分组、排序、检索和重组，如下所示：
row_arr = []
for grp, grp_df in df.groupby('obj_id'):
row_arr.append(dfg.sort('data_date', ascending = False)[:1].values[0])
df_new = DataFrame(row_arr, columns = ('obj_id', 'data_date', 'value'))
如果"obj_id"的数量非常多，则需要对整个数据帧进行排序，然后删除重复项以获得最后一个元素。
sorted = df.sort_index(by='data_date')
result = sorted.drop_duplicates('obj_id', keep='last').values
这应该更快（对不起，我没有测试它），因为你不必做自定义的agg函数，当有大量的键时，它会很慢。您可能认为对整个数据帧进行排序会更糟，但在实践中，python中的排序很快，而原生循环则很慢。
这是另一种可能的解决方案。不知道这是否是最快的（我怀疑…），因为我没有将其与其他方法进行比较。
df.loc[df.groupby('obj_id').data_date.idxmax(),:]
我喜欢crewbum的答案，可能这更快（对不起，还没有测试过，但我避免对所有内容进行排序）：
df.groupby('obj_id').agg(lambda df: df.values[df['data_date'].values.argmax()])
它使用numpys"argmax"函数来查找出现最大值的行索引。
正如tommy.carstensen所指出的，由于一些函数现在有未来的警告，因此正在更新ainted1的答案。以下是对我有效的方法：
sorted = df.sort_values(by='data_date')
result = sorted.drop_duplicates('obj_id', keep='last')
groupby对象上的aggregate（）方法可以用于在一个步骤中从groupby对象创建新的DataFrame。（不过，我不知道有什么更干净的方法可以提取DataFrame的第一行/最后一行。）
In [12]: df.groupby('obj_id').agg(lambda df: df.sort('data_date')[-1:].values[0])
Out[12]:
data_date value
obj_id
1 2009-07-28 15860
2 2011-10-01 35200
4 2011-11-01 59500
您还可以对各个列执行聚合，在这种情况下，聚合函数适用于Series对象。
In [25]: df.groupby('obj_id')['value'].agg({'diff': lambda s: s.max() - s.min()})
Out[25]:
diff
obj_id
1 0
2 165000
4 34640
df1 = pd.DataFrame({
'Id': ['00', '01', '02', '02', '01', '03'] ,
'date': ['1990-12-31 ','1990-12-27 ','1990-12-28 ',
'1990-12-28 ','1992-12-27 ','1990-12-30 '] ,
'Population': ['700','200','300','400','500','100']
})
print(df1)
"""
Id date Population
0 00 1990-12-31 700
1 01 1990-12-27 200
2 02 1990-12-28 300
3 02 1990-12-28 400
4 01 1992-12-27 500
5 03 1990-12-30 100
"""
Max1 = df1.groupby('Id').apply( lambda df : df['Population'].values[df['Population'].values.argmax()] )
print(Max1)
"""
Id
00 700
01 500
02 400
03 100
dtype: object
"""
Min1 = df1.groupby('Id').apply(lambda df : df['Population'].values[df['Population'].values.argmin()])
print(Min1)
"""
Id
00 700
01 200
02 300
03 100
dtype: object
"""
方法2:
cc = df1.sort_values('Population', ascending=False).drop_duplicates(['Id'])
print(cc)
"""
Id date Population
0 00 1990-12-31 700
4 01 1992-12-27 500
3 02 1990-12-28 400
5 03 1990-12-30 100
"""
方法3:
aa = df1.groupby(['Id'],sort = False)['Population'].max()
print(aa)
"""
Id
00 700
01 500
02 400
03 100
Name: Population, dtype: object
"""
方法4:
res = df1.groupby(['Id'])['Population'].transform(max) == df1['Population']
print(df1[res])
"""
Id date Population
0 00 1990-12-31 700
3 02 1990-12-28 400
4 01 1992-12-27 500
5 03 1990-12-30 100
"""
我相信已经根据这个线程中的解决方案找到了更合适的解决方案。然而，我使用了数据帧的应用函数，而不是聚合函数。它还返回一个与原始数据帧具有相同列的新数据帧。
df = pd.DataFrame({
'CARD_NO': ['000', '001', '002', '002', '001', '111'],
'DATE': ['2006-12-31 20:11:39','2006-12-27 20:11:53','2006-12-28 20:12:11','2006-12-28 20:12:13','2008-12-27 20:11:53','2006-12-30 20:11:39']})
print df
df.groupby('CARD_NO').apply(lambda df:df['DATE'].values[df['DATE'].values.argmax()])
原始
CARD_NO DATE
0 000 2006-12-31 20:11:39
1 001 2006-12-27 20:11:53
2 002 2006-12-28 20:12:11
3 002 2006-12-28 20:12:13
4 001 2008-12-27 20:11:53
5 111 2006-12-30 20:11:39
返回的数据帧：
CARD_NO
000 2006-12-31 20:11:39
001 2008-12-27 20:11:53
002 2006-12-28 20:12:13
111 2006-12-30 20:11:39