Pandas数据框分组，然后在每组中选择最新的

如何解决Pandas数据框分组，然后在每组中选择最新的

使用idxmax中groupby，切片df与loc

df.loc[df.groupby('id').date.idxmax()]

    id  product       date
2  220     6647 2014-10-16
5  826     3380 2015-05-19
8  901     4555 2014-11-01

解决方法

如何对pandas数据框的值进行分组并从每个组中选择最新（按日期）？

例如，给定一个按日期排序的数据框：

    id     product   date
0   220    6647     2014-09-01 
1   220    6647     2014-09-03 
2   220    6647     2014-10-16
3   826    3380     2014-11-11
4   826    3380     2014-12-09
5   826    3380     2015-05-19
6   901    4555     2014-09-01
7   901    4555     2014-10-05
8   901    4555     2014-11-01

按ID或产品分组，然后选择最早给出：

    id     product   date
2   220    6647     2014-10-16
5   826    3380     2015-05-19
8   901    4555     2014-11-01