Question

我有一个格式为Pandas的数据框：

Date       ID     Temp
2019/03/27 1       23
2019/04/27 2       32
2019/04/27 1       42
2019/04/28 1       41
2019/01/27 2       33
2019/08/27 2       23

我需要做什么？

为每个ID选择距最近测量至少30天的行。

即Id = 2的最新日期是2019/08/27，因此对于ID =2，我需要选择至少早30天的行。因此，带有2019/08/27且ID = 2的行本身将被删除。

类似地，ID = 1的最新日期是2019/04/28。这意味着仅当日期少于ID =1（提前30天）时，我才能选择2019/03/28的行。因此，带有2019/04/27的行ID=1将被删除。

如何在熊猫中做到这一点。任何帮助将不胜感激。

谢谢。

最终数据框为：

Date       ID     Temp
2019/03/27 1       23
2019/04/27 2       32
2019/01/27 2       33

Answer 1

在您使用groupby + transform('last')的情况下，并过滤原始df

Yourdf=df[df.Date<df.groupby('ID').Date.transform('last')-pd.Timedelta('30 days')].copy()
        Date  ID  Temp
0 2019-03-27   1    23
1 2019-04-27   2    32
4 2019-01-27   2    33

注意，我将在末尾添加.copy，以防止设置复制错误。

熊猫时间序列：删除每个ID的行

1 个答案: