python - 在 DateTimeIndex 中删除具有重复字符串值的行
问题描述
这是我的第一个问题！我会尽量解释清楚：
我有一个带有 DateTimeIndex 的系列，如下所示：
我需要一个函数来检查日期的“天”值（例如 2020-01-13 12:00:00）并删除该记录，如果该天的值与上一条记录的天值匹配，例如：
| 约会时间 | 描述 | 行动 |
|---|---|---|
| 2020-01-13 11:00:00 | 第一条记录没有以前的记录可比较 | 继续 |
| 2020-01-13 12:00:00 | 第二条记录的“天”值与以前相同 | 丢弃记录 |
| 2020-01-13 13:00:00 | 第三条记录与以前的“天”值相同？ | 还掉了记录 |
| 2020-01-14 11:00:00 | 与以前相比，第 4 条记录具有唯一的“天”值 | 继续 |
| 2020-02-10 11:00:00 | 与之前相比，第 5 条记录具有唯一的“天”值 | 继续 |
| 2020-03-20 10:00:00 | 与之前相比，第 6 条记录具有唯一的“天”值 | 继续 |
| 2020-06-03 10:00:00 | 与之前相比，第 7 条记录具有唯一的“天”值 | 继续 |
| 2020-06-03 12:00:00 | 与之前相比，第 8 条记录具有相同的“天”值 | 丢弃记录 |
请注意下降需要如何按顺序排列，以便只有一天中的第一个 唯一时间保留在系列中（同一天的较晚时间被删除）。换句话说，我希望每天（每月）只有一条记录，并且该记录需要是一天中的第一次。不同 月份的相同“日”值是允许的！
还要记住，我将把这个功能应用到数百个其他系列，就像这个一样（事实上，每个独特的系列都将成为列表的一部分）。
我敢肯定这比看起来要困难得多。例如，如果您已经删除了一条记录，您可能无法使用某种类型的 [n-1] .loc 索引来告诉函数与之前的索引位置进行比较，因为您会告诉它查看丢失的记录？复杂！
解决方案
只需使用date而不是创建一个新列，datetime然后根据该列删除重复项。
创建以日期为类型的列。
df['Dates'] = df1['DT'].dt.date
根据日期列删除重复项，并仅保留第一次出现。
drop_duplicates('Dates', keep='first')
要查看结果：
df
如果需要，请删除您创建的新列，如下所示：
df = df.drop(['Dates'], axis=1)