希望返回一个数据帧,其中包含每个组的最后一行(具有最新日期索引的行),其中多索引的第二级由逻辑索引条件过滤
以下是一个玩具示例,用于更好地解释:
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime
dates = pd.date_range(start='1/1/2018', end='1/4/2018').to_pydatetime().tolist() * 2
ids = ['z7321', 'z7321', 'z7321', 'z7321', 'b2134', 'b2134', 'b2134', 'b2134']
arrays = [ids, dates]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['key', 'date'])
df = pd.DataFrame(data=np.random.randn(len(index)), index=index, columns=['change'])
print(df)
change
key date
z7321 2018-01-01 -0.701605
2018-01-02 -0.934580
2018-01-03 0.186554
2018-01-04 0.417024
b2134 2018-01-01 0.682699
2018-01-02 -0.913633
2018-01-03 0.330347
2018-01-04 -0.706429
条件是返回最后一行,其中df[df.index.get_level_values(1) <= datetime(2018, 1, 2)]
所需的输出如下所示:
change
key date
z7321 2018-01-02 -0.934580
b2134 2018-01-02 -0.913633
其他注意事项:
df[df.index.get_level_values(1) == datetime(2018, 1, 2)]
直接选择行不是一个选项,因为第二个索引级别(日期级别)可能不包含指定值datetime(2018, 1, 2)
的精确日期匹配
在我编写玩具示例时,我最终找到了一种获得所需输出的方法。希望这个解决方案对其他人有帮助,或者可以改进
以下内容提供了所需的输出:
这也适用于第二个索引级别在第一个级别组中不一致的情况:
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