各日付の最後のタイムスタンプを選択

Question

データフレームには1日にタイムスタンプが1つしか含まれていないため、日付ごとに最新のものを選択する必要があります（値、タイムスタンプ自体ではありません）。 DFは次のようになります。私は希望のタイムスタンプを取得するためのフィルタとして使用する列の値を指定し

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) 

れる：

       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 

私は、私は次の関数を定義することにより、必要なものを達成するために管理しました。ここでの問題は、一意ではない値の場合には、これは望ましくないことかもしれません。

使用されているもう一つの方法は次のとおりです。

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

して、タイムスタンプを再構築するが、それは、より冗長です。スマートな方法は何ですか？

Answer 1

使用boolean indexing切り捨てtimesためduplicatedとfloorによって作成されたマスクを持つ：

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 

reset_index + set_indexのもう一つの解決策：

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とgroupbydatesだけ失っ回：

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

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