Python/Pandas：希望一天中的不同时间在数据帧索引中按唯一的日期时间进行转换

我有一个csv文件

pruned_results.txt

，看起来像这样：

2018-08-01 08:41:08, Wait for OK to Measure
2018-08-01 09:02:26, Wait for OK to Measure
2018-08-01 10:49:06, Wait for OK to Measure
2018-08-01 14:19:16, Wait for OK to Measure
2018-08-01 21:46:23, Wait for OK to Measure
2018-08-02 01:11:06, Wait for OK to Measure
2018-08-02 02:47:11, Wait for OK to Measure
2018-08-02 04:05:41, Wait for OK to Measure

我要导入的第一列作为数据帧中的日期时间索引。第二列是数据，我称之为

State

。我有以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("pruned_result.txt", header=None, index_col=0)
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df.columns = ['State']
df.index.names = ['Timestamp']

到目前为止，一切顺利。事实证明，我实际上有一行或两行具有相同的时间戳。这些对我来说都不重要。因此，我想在转到

State

列之前删除重复项。我遇到的问题是，显然，如果行具有相同的日期，则它们被认为是重复的。但我希望，只有当它们一直匹配到一天中的同一秒时，它们才被视为复制品。就是代码

df.drop_duplicates(keep='first', inplace=True)

删除的行太多（在这个命令之后，我只剩下六行！）。如何更改此行为，以便只将重复项拖放到第二个

---

谢谢你的时间

您的问题是，

drop\u duplicates

基于列进行删除，在本例中，这只是

'State'

。您希望保留非重复索引，因此应改为使用

pandas.Index.duplicated

来屏蔽原始

DataFrame

df[~df.index.duplicated(keep='first')]

---

~

做什么？太好了！工作起来很有魅力。多谢！它否定/翻转布尔值

pd.Index.duplicated

如果索引重复，则返回

True

；如果索引唯一，则返回

False

。但是我们想要相反的结果，所以

~

实现了这一点，将

True

更改为

False

，将

False

更改为

True