Pandasで複数条件にマッチする抽出方法について

Question

ID,Area,datatime
1,関東,2021-04-01
1,関東,2021-02-12
1,東北,2020-12-11
1,中部,2020-08-12
2,東北,2021-05-21
2,東北,2019-02-16
2,九州,2019-02-15
3,九州,2021-04-10
3,東北,2020-12-12
3,関東,2019-11-12

上記のようなデータに対して下記条件でpandasで抽出する方法についてご教示いただけないでしょうか。
「同じIDでグルーピングし、その中で最も新しい日付に該当するAreaの中で古い日付の行を抽出」

例えば、上記sampleですと、

1,関東,2021-02-12
2,東北,2019-02-16
3,九州,2021-04-10

になるかと存じます。
恐れ入りますが、ご教示のほどよろしくお願い致します。

Answer 1

ちょっとごちゃごちゃしますが、以下です。

>>> print(df)
   ID Area   datatime
0   1   関東 2021-04-01
1   1   関東 2021-02-12
2   1   東北 2020-12-11
3   1   中部 2020-08-12
4   2   東北 2021-05-21
5   2   東北 2019-02-16
6   2   九州 2019-02-15
7   3   九州 2021-04-10
8   3   東北 2020-12-12
9   3   関東 2019-11-12
>>> result_df = pd.concat([subdf.loc[subdf[subdf['Area']==subdf['Area'][subdf['datatime'].idxmax()]]['datatime'].idxmin()] for _,subdf in df.groupby('ID')], axis=1).T
>>> print(result_df)
  ID Area   datatime
1  1   関東 2021-02-12
5  2   東北 2019-02-16
7  3   九州 2021-04-10

Comments

[kokomi]

ありがとうございます！
頂いた内容で抽出できました。
内容を確認して理解するように致します。

Answer 2

• ID毎に最新日付を持つAreaを特定
• ID,Area毎の最古日付を持つ行を取得

と段階に分けて処理する例です。

import pandas as pd
from io import StringIO

s = """
ID,Area,datatime
1,関東,2021-04-01
1,関東,2021-02-12
1,東北,2020-12-11
1,中部,2020-08-12
2,東北,2021-05-21
2,東北,2019-02-16
2,九州,2019-02-15
3,九州,2021-04-10
3,東北,2020-12-12
3,関東,2019-11-12"""

df = pd.read_csv(StringIO(s), parse_dates=['datatime'])

# 日付の降順にソート
df = df.sort_values(['ID','datatime'], ascending=[True, False])
# ID毎に日付が最新であるAreaを取得
dfg = df.groupby('ID').first().reset_index()[['ID','Area']]
print(dfg)
#   ID Area
#0   1   関東
#1   2   東北
#2   3   九州

# ID毎に日付が最新であるAreaのみを抽出
dfm = pd.merge(df,dfg, on=['ID','Area'])
print(dfm)
#   ID Area   datatime
#0   1   関東 2021-04-01
#1   1   関東 2021-02-12
#2   2   東北 2021-05-21
#3   2   東北 2019-02-16
#4   3   九州 2021-04-10

# ID,Area毎に日付が古い行を取得
ret = dfm.groupby(['ID','Area']).last().reset_index()
print(ret)
#   ID Area   datatime
#0   1   関東 2021-02-12
#1   2   東北 2019-02-16
#2   3   九州 2021-04-10

Answer 3

大変申し訳ございませんが
質問内容読み誤っていたため、再掲しこちらの回答のほうは削除リクエストをお出ししております。

Comments

[kokomi]

お手数をおかけして申し訳ないです。
こちらありがとうございます！