Python 根据两列值合并和删除行

我有一个包含时间和位置的数据框，我希望合并具有相同日期和位置的行，以便最大时间将移到“to”列，并且我刚才使用其时间值的行将被删除

此外，如果时差大于3小时，则不会发生合并

date    from    location    to
    01  16:25       A   
    02  17:15       B   
    02  19:11       C   
    02  19:19       C
    02  17:48       B   
    03  16:20       F   
    05  08:30       G   
    05  09:09       D   
    05  09:11       G   

预期产出：

date    from    location    to
    01  16:25       A       16:25
    02  17:15       B       17:48   
    02  19:11       C       19:19
    02  19:19       C      #this line will delete
    02  17:48       B      #this line will delete
    03  16:20       F       16:20   
    05  08:30       G       08:30   
    05  09:09       D       09:09
    05  09:11       G       09:11

我尝试了双for循环，但我确信有更好的python方法。 有什么想法吗？

#示例数据帧
df=pd.DataFrame(
{
“日期”：[“01”、“01”、“01”、“01”、“02”、“02”]，
“时间”：[“01:02”、“02:03”、“04:05”、“06:07”、“08:09”、“12:10”]，
“地点”：[“A”、“A”、“B”、“B”、“C”、“C”]，
}
)
#将时间列转换为日期时间
df[“time”]=pd.to_datetime（df[“time”]，format=“%H:%M”）
#按日期和地点汇总
df=df.groupby（[“日期”，“位置]）.agg（[“最小”，“最大]）.reset_index（）
#重命名列
df.columns=[“日期”、“位置”、“收件人”、“发件人”]
#找出差异>3的地方
df=df[（df['to']-df['from']）.astype（'timedelta64[h]'）.abs（）为什么第一个
G
位置行的
to
值是
8:30
？因为下一个位置不同所以第二个
B
位置行被删除了？您的输出没有意义。首先是@AlexandreB的问题。第二个问题是
C
的第1行为什么不是
19:19
？这是在“第二个
B
是这一天的下一个时间戳”组中，按照此逻辑，为什么要对两个
G
行进行区分？它们也是同一天解决方案不考虑“3小时约束”如果你愿意，你可以在合并后过滤掉差异。我会编辑我的答案。我会更新它。一定是错过了你之前关于3小时限制的说明。
date location        to      from
0   01        A  01:02:00  02:03:00
1   01        B  04:05:00  06:07:00