在pandas中,可以使用groupby
方法按照其他列进行分组,并使用last
方法获取每个分组中的最后一个日期。为了避免包含NaT
(Not a Time)的情况,可以使用dropna
方法在分组之前删除包含NaT
的行。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
'Date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', 'NaT', '2022-01-05']}
df = pd.DataFrame(data)
# 将日期列转换为日期类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
# 删除包含NaT的行
df = df.dropna(subset=['Date'])
# 按Group列分组并获取每个分组的最后一个日期
result = df.groupby('Group')['Date'].last()
print(result)
输出结果为:
Group
A 2022-01-02
B 2022-01-03
C 2022-01-05
Name: Date, dtype: datetime64[ns]
在这个例子中,我们首先将Date
列转换为日期类型,然后使用dropna
方法删除包含NaT
的行。接下来,使用groupby
方法按照Group
列进行分组,并使用last
方法获取每个分组的最后一个日期。最后,打印输出结果。
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