熊猫-每一列中的最小值

Question

我有一个CSV文件，如下所示：

Date, Name
2015-01-01 16:30:00.0, John
2015-02-11 16:30:00.0, Doe
2015-03-01 16:30:00.0, Sam
2015-03-05 16:30:00.0, Sam
2015-04-21 16:30:00.0, Chris
2015-05-07 16:30:00.0, John
2015-06-08 16:30:00.0, Doe

您会看到同一名称在多个日期重复出现。 我想知道每个唯一名称的日期列中的最大日期是多少。 如果您对Python有所了解，如何使用Pandas或其他解决方案来做到这一点？

我想要这样的结果：

Name, Max date(or latest)
John, 2015-01-01 16:30:00.0
Doe, 2015-01-01 16:30:00.0
Sam, 2015-01-01 16:30:00.0
Chris, 2015-01-01 16:30:00.0

Answer 1

你想干什么DataFrame.groupby()然后就可以调用- .max() / .min()取决于你想要什么）。 范例-

df.groupby('Name').max()

您还需要确保当你在阅读的CSV，您解析'Date'列日期时间，使用dtype的参数.read_csv()方法（如在下面的例子中给出）。

---

范例/演示（针对您在问题中的csv范例）-

In [12]: df = pd.read_csv('a.csv',dtype={'Date':pd.datetime,'Name':str})

In [13]: df
Out[13]:
                    Date   Name
0  2015-01-01 16:30:00.0   John
1  2015-02-11 16:30:00.0    Doe
2  2015-03-01 16:30:00.0    Sam
3  2015-03-05 16:30:00.0    Sam
4  2015-04-21 16:30:00.0  Chris
5  2015-05-07 16:30:00.0   John
6  2015-06-08 16:30:00.0    Doe

In [15]: df.groupby(['Name']).max()
Out[15]:
                        Date
Name
Chris  2015-04-21 16:30:00.0
Doe    2015-06-08 16:30:00.0
John   2015-05-07 16:30:00.0
Sam    2015-03-05 16:30:00.0