离开加入，但保持一个观察

Question

我有两张桌子，想要合并它们。 在右表上，我有多行，因此合并结果是一个更大的表。 在SQL中，我对每个组使用HAVING并使用max（）进行过滤。 我不知道如何在熊猫中做到这一点。

决赛桌应如下：

df1 = pd.DataFrame([['k1', 2], ['k2', 3], ['k3', 6]], columns=['A', 'B'])
df2 = pd.DataFrame([['k1', 20 , "2018-3-1"], ['k1', 30 ,"2018-3-1" ], ['k3', 60,"2018-4-1"]], columns=['A', 'C', 'Date'])
df3 = pd.merge(df1,df2[['A', 'Date']], on='A', how='left')

不工作解决方案：

df3.groupby('A').filter(lambda x: x['Date']==x['Date'].max())

Answer 1

我们可以使用sort_values和drop_duplicates

df1.merge(df2.sort_values('Date').drop_duplicates(['A'],keep='last'),on=['A'],how='left')
    A  B     C      Date
0  k1  2  30.0  2018-3-1
1  k2  3   NaN       NaN
2  k3  6  60.0  2018-4-1

或者类似于SQL

df1.merge(df2.groupby('A',as_index=False).max(),on=['A'],how='left')