Python 基于中的最新日期合并

我想用另一个数据帧“确认”左连接数据帧“原始”

未加工的

LogId
1233
1234
1235

承认

LogId  Reason       Time
1233   Valid        13/09/20 09:45:19
1233   Not Valid    13/09/20 17:23:20
1234   Not Valid    25/09/20 14:56:34
1234   Valid        21/09/20 12:23:12

我的代码：

pd.merge(raw,acknowledgement,on='Log Id',how='left')

现在，当我在“logid”上执行左连接时，值被复制

所需的输出应仅包含该特定“日志Id”的最近几天备注

LogId  Reason       Time
1233   Not Valid    13/09/20 17:23:20
1234   Not Valid    25/09/20 14:56:34
1235   #N/A          #N/A

---

让我们尝试

groupby

+

idxmax

以获取每个

LogId

的

Time

最大值的索引，然后使用这些索引过滤数据帧，然后将其与

raw

左合并：

ack = acknowledgement.loc[acknowledgement.groupby('LogId')['Time'].idxmax()]
raw.merge(ack, on='LogId', how='left')

或者，您也可以尝试：

m = acknowledgement.sort_values('Time').duplicated('LogId', keep='last')
raw.merge(acknowledgement[~m], on='LogId', how='left')

---

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正如@nycorder所指出的，这几乎是一个重复。在

确认上删除重复项

然后合并。我的意见是它是重复的，因为合并解决方案有问题，只需要

ack=acknowledge.loc[acknowledge.groupby（'LogId'）['Time']].idxmax（）]

，但可能我错了。评论不用于扩展讨论；这段对话已经结束。

   LogId     Reason                Time
0   1233  Not Valid 2020-09-13 17:23:20
1   1234  Not Valid 2020-09-25 14:56:34
2   1235        NaN                 NaT