我下面有一个数据框表，其中包含新值和旧值。我想删除所有旧值，同时保留新值。
ID Name Time Comment
0 Foo 12:17:37 Rand
1 Foo 12:17:37 Rand1
2 Foo 08:20:00 Rand2
3 Foo 08:20:00 Rand3
4 Bar 09:01:00 Rand4
5 Bar 09:01:00 Rand5
6 Bar 08:50:50 Rand6
7 Bar 08:50:00 Rand7
因此，它应如下所示：
ID Name Time Comment
0 Foo 12:17:37 Rand
1 Foo 12:17:37 Rand1
4 Bar 09:01:00 Rand4
5 Bar 09:01:00 Rand5
我尝试使用下面的代码，但这删除了1个新值和1个旧值。
df[~df[['Time', 'Comment']].duplicated(keep='first')]
谁能提供正确的解决方案？
我认为您可以使用此解决方案to_timedelta，如果需要按column的最大值进行过滤Time：
df.Time = pd.to_timedelta(df.Time)
df = df[df.Time == df.Time.max()]
print (df)
ID Name Time Comment
0 0 Foo 12:17:37 Rand
1 1 Foo 12:17:37 Rand1
编辑的解决方案是类似的，只添加了groupby：
df = df.groupby('Name', sort=False)
.apply(lambda x: x[x.Time == x.Time.max()])
.reset_index(drop=True)
print (df)
ID Name Time Comment
0 0 Foo 12:17:37 Rand
1 1 Foo 12:17:37 Rand1
2 4 Bar 09:01:00 Rand4
3 5 Bar 09:01:00 Rand5
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