如何在熊猫中结合groupby和sort

Question

我正在尝试使用所有最新数据为每个“名称”获取一个结果，除非该列是空白的。在 R 中，我会使用 group_by，按时间戳排序并为每列选择最新值。我在这里尝试这样做并且非常困惑。有人可以解释如何在 Python 中执行此操作吗？在下面的示例中，我的目标是：

   col2                 date name
1    4  2018-03-27 15:55:29  bil #latest timestamp with the latest non-blank col4 value

到目前为止，这是我的代码：

d = {'name':['bil','bil','bil'],'date': ['2018-02-27 14:55:29', '2018-03-27 15:55:29', '2018-02-28 19:55:29'], 'col2': [3,'', 4]}
df2 = pd.DataFrame(data=d)
print(df2)

grouped = df2.groupby(['name']).sum().reset_index()
print(grouped)
sortedvals=grouped.sort_values(['date'], ascending=False)
print(sortedvals)

Answer 1

这是一种方法：

df3 = df2[df2['col2'] != ''].sort_values('date', ascending=False).drop_duplicates('name')

#   col2                 date name
# 2    4  2018-02-28 19:55:29  bil

但是，您提供的数据框和您想要的输出似乎不一致。