Python 创建每日滚动电流最高值系列

我有以下数据，其中包含

值

、

时间

和

日期

列：

所需输出

我想创建一个新的系列，捕获当前最高

值的行，如下所示：


这将每天查看
值
列，并捕获最近最高的
值


在1/1/00的9:00，
值为2，因此这是最高值

在1/1/00的17:00，
值为3，因此我们捕捉到了这一点


请参见下面的df.to_dict（）来重现这一点：

 df.to_dict()

    {'Date': {0: Timestamp('2000-01-01 00:00:00'),
      1: Timestamp('2000-01-01 00:00:00'),
      2: Timestamp('2000-01-01 00:00:00'),
      3: Timestamp('2000-01-02 00:00:00'),
      4: Timestamp('2000-01-02 00:00:00'),
      5: Timestamp('2000-01-02 00:00:00'),
      6: Timestamp('2000-01-03 00:00:00'),
      7: Timestamp('2000-01-03 00:00:00'),
      8: Timestamp('2000-01-03 00:00:00'),
      9: Timestamp('2000-01-04 00:00:00'),
      10: Timestamp('2000-01-04 00:00:00'),
      11: Timestamp('2000-01-04 00:00:00')},
     'Time': {0: datetime.time(9, 0),
      1: datetime.time(13, 0),
      2: datetime.time(17, 0),
      3: datetime.time(9, 0),
      4: datetime.time(13, 0),
      5: datetime.time(17, 0),
      6: datetime.time(9, 0),
      7: datetime.time(13, 0),
      8: datetime.time(17, 0),
      9: datetime.time(9, 0),
      10: datetime.time(13, 0),
      11: datetime.time(17, 0)},
     'Value': {0: 2,
      1: 2,
      2: 3,
      3: 2,
      4: 3,
      5: 3,
      6: 1,
      7: 1,
      8: 1,
      9: 3,
      10: 1,
      11: 2}}

IIUC，您需要使用来获取
值
列的累积最大值，然后在将重复条目与w.r.t
日期
列分组后删除重复条目

grouped = df.groupby('Date').apply(lambda x: x['Value'].cummax()            \
                                                       .drop_duplicates())   \
                                                       .reset_index()
print(df[df.index.isin(grouped['level_1'])])

        Date      Time  Value
0 2000-01-01  09:00:00      2
2 2000-01-01  17:00:00      3
3 2000-01-02  09:00:00      2
4 2000-01-02  13:00:00      3
6 2000-01-03  09:00:00      1
9 2000-01-04  09:00:00      3