按客戶 ID 分組，並在 Pandas 中獲取具有最新值的日期列

Question

我是使用 Python 和 Pandas 的新手，我有一個關於對我擁有的日期框進行分組的問題。

我按 id 對 dataframe 進行分組，但如果一個 id 有兩行，我只想取 category_timestamp 列中具有最新值的行。

這是 dataframe 中的結果：

id          date_cancelled       owner_id   reason                  category_timestamp
610040      2020-06-23 15:26:32  345198     No Longer Qualifies     2020-06-23 15:26:15       
122672      2020-06-23 15:30:35  28950      Billing Cancellation    2020-06-23 15:30:35
122672      2020-06-23 15:30:35  28950      No Contact              2018-04-26 8:45:17
862708      2020-06-23 17:31:03  327378     Changed Mind/Persuaded  2020-06-23 17:30:50
436932      2020-06-25 1:07:02   28950      No Contact              2019-08-09 8:02:05

所以我想要發生的是顯示兩次的id（122672），我只想顯示具有最新category_timestamp 的id。

如何將其添加到這行代碼中？

merged_df.groupby(['contact_id']) 

謝謝！

Answer 1

我認為按日期對它們進行排序然后刪除重復項會更容易。

df = df.sort_values('date_cancelled', ascending=False)
df = df.drop_duplicates(subset='owner_id', keep='first')
print(df)