如何根据 Python Pandas 中 Data Frame 的 datetime 列中的值删除重复的客户端？
How to delete duplicated clients based on value in datetime column in Data Frame in Python Pandas?
我在 Python Pandas 中有 DataFrame，如下所示：
date_col | ID | Phone
-----------|-----|--------
2020-05-17 | 111 | Apple
2020-06-11 | 111 | Sony
2021-12-28 | 222 | Sony
如您所见，ID“111”重复，当 ID 重复时我需要这样做我需要从列“date_col”中获取最新日期的行（此列的格式为 datetime64 ).
因此，我需要类似下面的内容，因为 ID“111”重复但日期 2020-06-11 高于 2020-05-17：
date_col | ID | Phone
-----------|-----|--------
2020-06-11 | 111 | Sony
2021-12-28 | 222 | Sony
如何在 Python Pandas 中做到这一点？
尝试：
df = df.sort_values(by="date_col").drop_duplicates(subset="ID", keep="last")
print(df)
打印：
date_col ID Phone
1 2020-06-11 111 Sony
2 2021-12-28 222 Sony
我在 Python Pandas 中有 DataFrame，如下所示：
date_col | ID | Phone
-----------|-----|--------
2020-05-17 | 111 | Apple
2020-06-11 | 111 | Sony
2021-12-28 | 222 | Sony
如您所见，ID“111”重复，当 ID 重复时我需要这样做我需要从列“date_col”中获取最新日期的行（此列的格式为 datetime64 ). 因此，我需要类似下面的内容，因为 ID“111”重复但日期 2020-06-11 高于 2020-05-17：
date_col | ID | Phone
-----------|-----|--------
2020-06-11 | 111 | Sony
2021-12-28 | 222 | Sony
如何在 Python Pandas 中做到这一点？
尝试：
df = df.sort_values(by="date_col").drop_duplicates(subset="ID", keep="last")
print(df)
打印：
date_col ID Phone
1 2020-06-11 111 Sony
2 2021-12-28 222 Sony