У меня есть кадр данных Pandas, содержащий два столбца: столбец даты и времени и столбец целых чисел, представляющих идентификаторы станций.Мне нужен новый фрейм данных со следующими модификациями:
Для каждого набора повторяющихся значений STATION_ID сохраните строку с самой последней записью для DATE_CHANGED.Если дубликаты записей для STATION_ID содержат одинаковые DATE_CHANGED, отбросьте дубликаты и сохраните одну строку для STATION_ID.Если для значения STATION_ID нет дубликатов, просто сохраните строку.
Кадр данных (отсортированный по STATION_ID):
DATE_CHANGED STATION_ID
0 2006-06-07 06:00:00 1
1 2000-09-26 06:00:00 1
2 2000-09-26 06:00:00 1
3 2000-09-26 06:00:00 1
4 2001-06-06 06:00:00 2
5 2005-07-29 06:00:00 2
6 2005-07-29 06:00:00 2
7 2001-06-06 06:00:00 2
8 2001-06-08 06:00:00 4
9 2003-11-25 07:00:00 4
10 2001-06-12 06:00:00 7
11 2001-06-04 06:00:00 8
12 2017-04-03 18:36:16 8
13 2017-04-03 18:36:16 8
14 2017-04-03 18:36:16 8
15 2001-06-04 06:00:00 8
16 2001-06-08 06:00:00 10
17 2001-06-08 06:00:00 10
18 2001-06-08 06:00:00 11
19 2001-06-08 06:00:00 11
20 2001-06-08 06:00:00 12
21 2001-06-08 06:00:00 12
22 2001-06-08 06:00:00 13
23 2001-06-08 06:00:00 13
24 2001-06-08 06:00:00 14
25 2001-06-08 06:00:00 14
26 2001-06-08 06:00:00 15
27 2017-08-07 17:48:25 15
28 2001-06-08 06:00:00 15
29 2017-08-07 17:48:25 15
... ... ...
157066 2018-08-06 14:11:28 71655
157067 2018-08-06 14:11:28 71656
157068 2018-08-06 14:11:28 71656
157069 2018-09-11 21:45:05 71664
157070 2018-09-11 21:45:05 71664
157071 2018-09-11 21:45:05 71664
157072 2018-09-11 21:41:04 71664
157073 2018-08-09 15:22:07 71720
157074 2018-08-09 15:22:07 71720
157075 2018-08-09 15:22:07 71720
157076 2018-08-23 12:43:12 71899
157077 2018-08-23 12:43:12 71899
157078 2018-08-23 12:43:12 71899
157079 2018-09-08 20:21:43 71969
157080 2018-09-08 20:21:43 71969
157081 2018-09-08 20:21:43 71969
157082 2018-09-08 20:21:43 71984
157083 2018-09-08 20:21:43 71984
157084 2018-09-08 20:21:43 71984
157085 2018-09-05 18:46:18 71985
157086 2018-09-05 18:46:18 71985
157087 2018-09-05 18:46:18 71985
157088 2018-09-08 20:21:44 71990
157089 2018-09-08 20:21:44 71990
157090 2018-09-08 20:21:44 71990
157091 2018-09-08 20:21:43 72003
157092 2018-09-08 20:21:43 72003
157093 2018-09-08 20:21:43 72003
157094 2018-09-10 17:06:18 72024
157095 2018-09-10 17:15:05 72024
[157096 rows x 2 columns]
DATE_CHANGED равен dtype: datetime64[ns]
STATION_ID is dtype: int64
pandas == 0.23.4
python == 2.7.15