我有一个数据框看起来像：
id TakingTime
1 03-01-2015
1 18-07-2015
1 22-10-2015
1 14-01-2016
2 11-02-2015
2 28-02-2015
2 18-04-2015
2 19-05-2015
3 11-02-2015
3 16-11-2015
3 19-02-2016
3 21-04-2016
4 03-01-2015
4 03-01-2015
4 03-01-2015
4 03-01-2015
所需的输出是：
id TakingTime
1 03-01-2015
1 18-07-2015
1 22-10-2015
1 14-01-2016
3 11-02-2015
3 16-11-2015
3 19-02-2016
3 21-04-2016
当我想删除所有ID时，最短与最短拍摄时间之间的时间间隔至少为一年。
我尝试过
df[df.groupby('ID')['takingtime'].transform(lambda x: x.nunique() > 1)]
但是我不确定这是否是正确的方法，是的，这是什么意思> 5？天，月，年……？
采用：
idx = df.groupby('id').TakingTime.transform(lambda x: x.dt.year.diff().sum().astype(bool))
df[idx]
输出：
id TakingTime
0 1 2015-03-01
1 1 2015-07-18
2 1 2015-10-22
3 1 2016-01-14
8 3 2015-11-02
9 3 2015-11-16
10 3 2016-02-19
11 3 2016-04-21
说明：
对于每个ID，取多年来的差额。如果差异大于0（即 sum().astype(bool)），则返回True。我们曾经transform复制整个组的输出。最后，使用输出索引对数据帧进行切片。
编辑：
要分析特定时间（以天为单位）：
days = 865
df.groupby('id').TakingTime.transform(lambda x: (x.max() - x.min()).days >= days)
要么：
from datetime import timedelta
days = timedelta(865)
df.groupby('id').TakingTime.transform(lambda x: (x.max() - x.min()) >= days)
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