如何根据最近的日期获取数据的整行

Question

我没有多少处理熊猫数据的经验，但我有这样的代码：

myAAPL = Testdf.loc["AAPL"]

print(myAAPL)

它产生了：

        date                             ...      quantity    average_price
symbol                                                  
AAPL    2020-12-31T14:28:48.019000Z      ...      1.0         134.01
AAPL    2020-10-28T19:57:59.169000Z      ...      1.0         111.24
AAPL    2020-10-08T16:48:35.459000Z      ...      4.0         115.34
AAPL    2020-10-01T13:05:07.388000Z      ...      4.0         117.58
AAPL    2020-09-03T13:13:01.069000Z      ...      1.0         127.29
AAPL    2020-02-28T14:30:06.407000Z      ...      2.0         257.49
AAPL    2020-01-03T16:36:38.132000Z      ...      2.0         298.63

我想获取并删除最近的行(按日期/时间)。我在想我可以用“爸爸”来做这个吗？但我不知道怎么做。我试过：

myAAPL = Testdf.loc["AAPL"].max()

但这不太管用。它从每一列返回最大值。我基本上需要找到最近的日期，得到日期，数量和平均价格的那一行。

Answer 1

您可以简单地将数据分割为删除第一行。假设数据已正确排序：

myAAPL = Testdf.loc["AAPL"][1:]

否则：

myAAPL = Testdf.loc["AAPL"].sort_values(by='date',ascending=False)[1:]