我有一个包含公司软件详细信息以及安装日期的csv文件。我正在使用dataframe中的pandas读取csv文件。下面是包含两个不同软件的示例数据：
software_id software_name installed_date software_version
8331 Intel(R) Graphics Media Accelerator Driver 2009-05-23 0:00 8.15.10.2008
8331 Intel(R) Graphics Media Accelerator Driver 2010-09-15 0:00 8.15.10.2008
8331 Intel(R) Graphics Media Accelerator Driver 2009-12-27 0:00 8.15.10.2008
8332 Wireless Switch Utility 2009-12-22 0:00 4.3.1400.0
8332 Wireless Switch Utility 2010-11-22 0:00 4.3.1400.0
8332 Wireless Switch Utility 2011-01-25 0:00 4.3.1400.0
因此，根据以上数据，我只需要将每个软件代码的最新日期保留一行。例如，以上文件的输出应为：
software_id software_name installed_date software_version
8331 Intel(R) Graphics Media Accelerator Driver 2010-09-15 0:00 8.15.10.2008
8332 Wireless Switch Utility 2011-01-25 0:00 4.3.1400.0
如何选择一个软件代码的行集，并删除除具有最新日期的行之外的所有行，然后移至下一个软件代码，直到每个软件代码文件只有一个条目。我无法对software_id进行硬编码检查，因为有数千个。
我的逻辑是在两个变量中读取和存储第一个software_id和installed_date，然后开始逐行读取文件。下一行将检查software_id是否与变量中存储的ID匹配，然后比较日期并将最新的ID存储在变量中。当software_id与存储的软件id不匹配时，则意味着新的software_id块已启动。然后它将先前的值存储在数据框中，并开始执行下一个块，依此类推。
仅供参考-我是熊猫菜鸟。
感谢您的所有帮助。
首先，您需要将installed_date列转换为datetime：
df['installed_date'] = pd.to_datetime(df['installed_date'])
然后，您可以使用以下选项之一：
选项1：上 sort的值，installed_date然后drop_duplicates仅保留per的最后一行software_id。
df.sort_values('installed_date').drop_duplicates('software_id', keep='last')
选项2： group打开数据框softaware_id并进行汇总，idxmax以获取每个software_id组的最新日期的索引，然后loc与该索引一起使用以过滤所需的行：
idx = df.groupby('software_id')['installed_date'].idxmax()
df.loc[idx]
结果：
software_id software_name installed_date software_version
1 8331 Intel(R) Graphics Media Accelerator Driver 2010-09-15 8.15.10.2008
5 8332 Wireless Switch Utility 2011-01-25 4.3.1400.0
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