Pandas 熊猫：按每个基本级别的最新日期使用多索引筛选数据帧

我有一个pd.DataFrame，格式如下：

                    dimension    datekey  ...    tbvps workingcapital
ticker calendardate                       ...                        
A      2020-03-31         MRT 2020-04-30  ...   16.026   1.226000e+09
AAL    2020-03-31         MRT 2020-03-31  ...  123.058  -1.203800e+10
       2020-06-30         MRT 2020-06-30  ...  138.105  -4.211000e+09
AAP    2020-03-31         MRT 2020-04-18  ...  150.120   1.740946e+09
       2020-06-30         MRT 2020-07-11  ...  148.265   1.957966e+09

我只想选择每个ticker具有最新日历日期的行，因此输出如下所示：

                    dimension    datekey  ...    tbvps workingcapital
ticker calendardate                       ...                        
A      2020-03-31         MRT 2020-04-30  ...   16.026   1.226000e+09
AAL    2020-06-30         MRT 2020-06-30  ...  138.105  -4.211000e+09
AAP    2020-06-30         MRT 2020-07-11  ...  148.265   1.957966e+09
       

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我知道如何通过在级别（0）索引值上循环并使用df.loc[ticker].last（'1D'）来实现这一点，但我正在寻找更快的方法。

使用

groupby

使用

tail

df = df.groupby(level=0).tail(1)