选择每个日期的最后一个时间戳

Question

一个数据帧每天只包含几个时间戳，我需要为每个日期选择最新的一个（不是值，时间戳本身）。df 看起来像这样：

                               A      B      C
2016-12-05 12:00:00+00:00  126.0   15.0  38.54
2016-12-05 16:00:00+00:00  131.0   20.0  42.33
2016-12-14 05:00:00+00:00  129.0   18.0  43.24
2016-12-15 03:00:00+00:00  117.0   22.0  33.70
2016-12-15 04:00:00+00:00  140.0   23.0  34.81
2016-12-16 03:00:00+00:00  120.0   21.0  32.24
2016-12-16 04:00:00+00:00  142.0   22.0  35.20

我设法通过定义以下函数来实现我所需要的：

def find_last_h(df,column):
    newindex = []
    df2 = df.resample('d').last().dropna()
    for x in df2[column].values:
        newindex.append(df[df[column]==x].index.values[0])
    return pd.DatetimeIndex(newindex)

我用它指定要用作过滤器的列的值来获取所需的时间戳。这里的问题是在非唯一值的情况下，这可能无法按预期工作。

另一种使用方法是：

  grouped = df.groupby([df.index.day,df.index.hour])
  grouped.groupby(level=0).last()

然后重建时间戳，但它更加冗长。什么是聪明的方法？

Answer 1

使用boolean indexing与创建面具duplicated和floor用于截断times：

idx = df.index.floor('D')
df = df[~idx.duplicated(keep='last') | ~idx.duplicated(keep=False)]
print (df)
                         A     B      C
2016-12-05 16:00:00  131.0  20.0  42.33
2016-12-14 05:00:00  129.0  18.0  43.24
2016-12-15 04:00:00  140.0  23.0  34.81
2016-12-16 04:00:00  142.0  22.0  35.20

reset_index+ 的另一种解决方案set_index：

df = df.reset_index().groupby([df.index.date]).last().set_index('index')
print (df)
                         A     B      C
index                                  
2016-12-05 16:00:00  131.0  20.0  42.33
2016-12-14 05:00:00  129.0  18.0  43.24
2016-12-15 04:00:00  140.0  23.0  34.81
2016-12-16 04:00:00  142.0  22.0  35.20

resample并且groupby dates只有失去的时间：

print (df.resample('1D').last().dropna())
                A     B      C
2016-12-05  131.0  20.0  42.33
2016-12-14  129.0  18.0  43.24
2016-12-15  140.0  23.0  34.81
2016-12-16  142.0  22.0  35.20

print (df.groupby([df.index.date]).last())
                A     B      C
2016-12-05  131.0  20.0  42.33
2016-12-14  129.0  18.0  43.24
2016-12-15  140.0  23.0  34.81
2016-12-16  142.0  22.0  35.20