选择多索引数据帧的最新示例

Question

我有一个类似的问题，如在多索引中获取级别的最后一个元素。 在提到的问题中，多索引数据帧对于每个组都有一个始终相同的起始编号。

但是，我的问题略有不同。 我再次有两列。 一列带有整数（在下面的 MWE 中是一个布尔值）和第二列带有日期时间索引。 与上面的示例类似，我想为第一列最后一行中的每个唯一值选择。 在我的示例中，它表示具有最新时间戳的值。 上述问题的解决方案不起作用，因为第二列没有固定的起始值。

MWE：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(range(10), index=pd.date_range(pd.Timestamp("2020.01.01"), pd.Timestamp("2020.01.01") + pd.Timedelta(hours=50), 10))
mask = (df.index.hour > 1) & (df.index.hour < 9)
df.groupby(mask)
df = df.groupby(mask).rolling("4h").mean()

生成的数据框如下所示：

                             0
False 2020-01-01 00:00:00  0.0
      2020-01-01 11:06:40  2.0
      2020-01-01 16:40:00  3.0
      2020-01-01 22:13:20  4.0
      2020-01-02 09:20:00  6.0
      2020-01-02 14:53:20  7.0
      2020-01-02 20:26:40  8.0
True  2020-01-01 05:33:20  1.0
      2020-01-02 03:46:40  5.0
      2020-01-03 02:00:00  9.0

现在，我想为第一列中的每个值获取具有最新时间戳的行。 即，我想获得以下数据框：

                             0
False 2020-01-02 20:26:40  8.0
True  2020-01-03 02:00:00  9.0

我真的很感激上面提到的链接中的想法。

Answer 1

假设级别 1 中的值已排序，请尝试使用groupby tail ：

out = df.groupby(level=0).tail(1)

out ：

                             0
False 2020-01-02 20:26:40  8.0
True  2020-01-03 02:00:00  9.0

如果不是sort_index首先：

out = df.sort_index(level=1).groupby(level=0).tail(1)

out ：

                             0
False 2020-01-02 20:26:40  8.0
True  2020-01-03 02:00:00  9.0