PandasのDrop row機能を使って日付の新しいものを残したい

Question

<背景>
下記のデータフレーム＜図1＞で、Name列が重複している列を削除したいと思っています。
そして、残す基準は、Dateの日付が最新のもののみを残し＜図2＞の形にしたいです。

＜図1＞

Name	Type	Date
a	OG	05-01-2015
b	OB	11-03-2016
c	OG	01-01-2013
a	OB	13-02-2018
c	OG	05-09-2010

＜図2＞

Name	Type	Date
b	OB	11-03-2016
c	OG	01-01-2013
a	OB	13-02-2018

＜教えていただきたいこと＞
すみませんが、まったくアイデアが出てこないため、
簡単にでもいいので、どのように進めればよいか、ご教示いただけますでしょうか。
何卒宜しくお願い致します。

Answer 1

.sort_values()でいったん日付順に並べ替えた後に.drop_duplicates(～ keep='last')でできます。
参考：How do I drop duplicates and keep the last timestamp on pandas

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name':['a','b','c','a','c'],'Date':['05-01-2015','11-03-2016','01-01-2013','13-02-2018','05-09-2010']})
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
print(df)

df = df.sort_values('Date').drop_duplicates(['Name'], keep='last')
df = df.sort_index()
print(df)
"""
  Name       Date
1    b 2016-11-03
2    c 2013-01-01
3    a 2018-02-13
"""

Comments

[trey_0329]

ありがとうございます！