删除数据框中每天的最后 2 行答案

【问题标题】：Delete 2 last rows of each day in a dataframe删除数据框中每天的最后 2 行
【发布时间】：2018-10-11 01:49:46
【问题描述】：

我有一个带有多索引“日期”和“时间”的数据框。我想删除每一天的最后 2 行。

例如：

Date           Time               colA                 colB
01/01/2018    08:00               15                   'abc'
01/01/2018    09:00               16                   'abd'
01/01/2018    11:00               17                   'abe'
01/01/2018    14:00               18                   'abf'
03/01/2018    11:30               19                   'abg'
03/01/2018    18:00               20                   'abh'
03/01/2018    19:00               21                   'abi'
03/01/2018    19:20               22                   'abj'
04/01/2018    14:00               23                   'abk'
04/01/2018    16:00               24                   'abl'
04/01/2018    17:00               25                   'abm'
04/01/2018    18:00               26                   'abn'
04/01/2018    19:00               27                   'abo'

会变成：

Date           Time               colA                 colB
01/01/2018    08:00               15                   'abc'
01/01/2018    09:00               16                   'abd'
03/01/2018    11:30               19                   'abg'
03/01/2018    18:00               20                   'abh'
04/01/2018    14:00               23                   'abk'
04/01/2018    16:00               24                   'abl'
04/01/2018    17:00               25                   'abm'

我怎样才能做到这一点？

【问题讨论】：

几乎与以下内容重复：stackoverflow.com/questions/38798058/…

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

假设数据框是多索引，以日期和时间为索引

df.groupby(level = 0, as_index = False).apply(lambda x: x.iloc[:-2])


                        colA colB
    Date        Time        
0   01/01/2018  08:00   15  'abc'
                09:00   16  'abd'
1   03/01/2018  11:30   19  'abg'
                18:00   20  'abh'
2   04/01/2018  14:00   23  'abk'
                16:00   24  'abl'
                17:00   25  'abm'

【讨论】：

【解决方案2】：

使用cumcount 避免apply：

s = df.groupby(level=0).cumcount(0)
df[s>1]

                  colA   colB
Date       Time
01/01/2018 08:00    15  'abc'
           09:00    16  'abd'
03/01/2018 11:30    19  'abg'
           18:00    20  'abh'
04/01/2018 14:00    23  'abk'
           16:00    24  'abl'
           17:00    25  'abm'

【讨论】：