Question

对于每个与类别匹配的ID，我想找到与最新日期相对应的行，然后在另一列中返回该条目。

这里有MRE。

exFilterDF= pd.DataFrame([['1234','1234','1234','5678','5678','5678','9TJQ','9TJQ','9TJQ'],\
['good','ignore','good','good','good','ignore','good','good','ignore'],
['2017-11-10 12:40:07','2017-12-18 14:00:07','2017-12-13 17:40:07','2017-12-12 11:40:07','2017-12-19 16:40:07'\
,'2017-10-26 17:40:07','2017-12-13 17:40:07','2017-12-27 13:40:07','2017-10-12 13:40:07'],
['ReturnA','ReturnB','ReturnC','ReturnD','ReturnE','ReturnF','ReturnG','ReturnH','ReturnI']]).transpose()
exFilterDF.columns = ["ID","Category","Date","Result"]
exFilterDF

最终答案应该是

answerDF= pd.DataFrame([['1234','5678','9TJQ'],['ReturnC','ReturnE','ReturnH']]).transpose()
answerDF.columns = ["ID","Result"]
answerDF

这将像我问过的问题here

一样开始

不幸的是，我不能仅仅匹配已经找到的max（date），因为，例如，在这个集合中，2017-12-13 17:40:07是ReturnC行的正确日期，但是相同时间戳记位于ReturnG行中（不应返回），因此，如果我们通过标记“好日期”并对其进行过滤来处理，则会得到额外的（错误的）结果。

Answer 1

您可以在ID为Category的那些值中groupby good，然后使用idxmax为最近日期的数据框建立索引：

exFilterDF.Date = pd.to_datetime(exFilterDF.Date)
m = exFilterDF[exFilterDF.Category.eq('good')].groupby('ID').Date.idxmax()
exFilterDF.loc[m, ['ID', 'Result']]

    ID   Result
2  1234  ReturnC
4  5678  ReturnE
7  9TJQ  ReturnH

通过ID获取匹配日期中最长日期的结果

1 个答案: