回答編集履歴
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説明を追加
test
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@@ -1,6 +1,6 @@
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元のdataframeが `df` という変数に入っているとして、以下の処理で実現できるかと思いました。
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-
下記の通り、カラム名について、エラーをERROR、日時をdatetimeという名前にしています。
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+
下記の通り、カラム名について、エラーをERROR、日時をdate_timeという名前にしています。
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@@ -8,7 +8,7 @@
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-
| datetime | ID | VALUE | ERROR |
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+
| date_time | ID | VALUE | ERROR |
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12
12
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| --- | --- | --- | --- |
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14
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@@ -44,6 +44,12 @@
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```python
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+
# date_timeを型変換
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+
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+
df['date_time'] = pd.to_datetime(df['date_time'])
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+
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+
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+
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# エラーが1のものだけ抽出
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df = df.query("ERROR != 1")
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@@ -58,12 +64,34 @@
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# datetimeでgroup_by
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-
df_group = df.groupby(by="datetime")
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+
df_group = df.groupby(by="date_time")
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-
# ID_numが最小の行のrowを取得する
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+
# 各groupにおいて、ID_numが最小の行のrowを取得する
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df = df.loc[df_group['ID_num'].idxmin(),:]
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+
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+
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+
# 最後に、date_timeでソート
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+
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+
df = df.sort_values('date_time', ascending=True)
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+
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```
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+
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### 得られる結果
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上記を実行することで下記のような結果を得ることができるはずです
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### 参考になる記事
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[アスキーコードについて](http://www12.plala.or.jp/mz80k2/electronics/ascii/ascii.html)
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[idxminの使い方](https://qiita.com/ground0state/items/245c4f122f29c74c0e08)
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