Python 2.7 基于最近日期的数据汇总/分组

我有一个如下的数据框，其中Id是字符串，Date是datetime：

Id    Date
1     3-1-2012
1     4-8-2013
2     1-17-2013
2     5-4-2013
2     10-30-2012
3     1-3-2013

我想合并该表，只为每个Id显示一行，每个Id都有最近的日期。
有什么想法吗？

您可以在Id字段：

In [11]: df
Out[11]:
  Id                Date
0  1 2012-03-01 00:00:00
1  1 2013-04-08 00:00:00
2  2 2013-01-17 00:00:00
3  2 2013-05-04 00:00:00
4  2 2012-10-30 00:00:00
5  3 2013-01-03 00:00:00

In [12]: g = df.groupby('Id')

如果您对订单不确定，您可以采取以下措施：

In [13]: g.agg(lambda x: x.iloc[x.Date.argmax()])
Out[13]:
                  Date
Id
1  2013-04-08 00:00:00
2  2013-05-04 00:00:00
3  2013-01-03 00:00:00

对于每个组，它将获取具有最大（最新）日期的行（argmax部分）

如果您知道它们是有序的，您可以选择最后（或第一个）条目：

---

（注意：它们不符合顺序，因此在这种情况下不起作用！）

在海登的响应中，我认为使用x.loc代替x.iloc更好，因为df数据帧的索引可能是稀疏的（在这种情况下，iloc将不起作用）

---

（关于stackoverflow，我没有足够的观点可以在回复的评论中发表。）

他们的日期代表提交的日期，我只需要最新提交的，因为它取代了旧的行。

In [14]: g.last()
Out[14]:
                  Date
Id
1  2013-04-08 00:00:00
2  2012-10-30 00:00:00
3  2013-01-03 00:00:00