選擇每個日期的最後一個時間戳

Question

數據幀每天只包含幾個時間戳，我需要爲每個日期選擇最新的一個（而不是數值，時間戳本身）。東風看起來是這樣的：

       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 

我設法實現我需要什麼樣的定義如下功能：

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) 

與我指定用作過濾器使用的列值以獲得所需的時間戳。這裏的問題是在非唯一值的情況下，這可能無法按需要工作。

所用另一種方式是：

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

，然後重建時間戳，但它是更冗長。什麼是聰明的方式？

Answer 1

使用boolean indexing與duplicated和floor用於截斷times形成的遮掩：

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 

與reset_index + set_index另一種解決方案：

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和groupbydates只丟了次：

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 

Answer 2

df.resample('24H',kind='period').last().dropna()？