pandas DataFrameについて、同じ値を持つレコードに対して最新の日時のもののみを取得する方法

標題の通り、dataframeに対して、更新日時情報以外同じ値を持つレコードに対して最新のレコードのみを保持するためにはどのような操作を行うべきでしょうか？
具体的には以下の様なid, 使命, 入場時刻を保持したDataFrameについて、同じid, 指名を持つレコードについて最新の入場時刻のレコードのみを保持したものへと変換を行いたいです。

inputDF
1#     id      name      entry_time
2#0       0    John  2021-08-09 15:18:00
3#1       1     Ben  2021-08-09 17:14:36
4#2       2    Lisa  2021-08-09 19:18:52
5#3       3    Mike  2021-08-10 10:23:32
6#4       1     Ben  2021-08-10 11:18:32
7#5       3    Mike  2021-08-11 15:18:32
8#6       0    John  2021-08-12 11:43:06
9#7       1     Ben  2021-08-12 15:18:32
10#8       0    John  2021-08-13 08:30:21
11#9       2    Lisa  2021-08-13 12:10:55

outputDF
1#     id      name      entry_time
2#0       0    John  2021-08-13 08:30:21
3#1       1     Ben  2021-08-12 15:18:32
4#2       2    Lisa  2021-08-13 12:10:55
5#3       3    Mike  2021-08-11 15:18:32

１行ずつレコードを取り出して、同じid, nameを持つものに対して比較を行うというのが思い浮かびはしましたが、計算量的にもっとスマートなやり方があるのではないかと思い起票させていただきました。
有識者の方がいらっしゃいましたらご教授いただければ幸いです、どうぞよろしくお願いいたしますmm

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

こういうケースではgroupbyが使えます。

Python
1import pandas as pd
2from io import StringIO
3
4s = """id,name,entry_time
50,John,2021-08-09 15:18:00
61,Ben,2021-08-09 17:14:36
72,Lisa,2021-08-09 19:18:52
83,Mike,2021-08-10 10:23:32
91,Ben,2021-08-10 11:18:32
103,Mike,2021-08-11 15:18:32
110,John,2021-08-12 11:43:06
121,Ben,2021-08-12 15:18:32
130,John,2021-08-13 08:30:21
142,Lisa,2021-08-13 12:10:55"""
15df = pd.read_csv(StringIO(s), parse_dates=['entry_time'])
16
17df_ret = df.groupby(['id','name']).max().reset_index() # max=最新
18print(df_ret)