Python的大熊猫：选择唯一从DF根据规则

Question

我有一个熊猫数据框（最初从SQL查询生成），看起来像：

index  AccountId  ItemID EntryDate 
1    100   1000  1/1/2016 
2    100   1000  1/2/2016 
3    100   1000  1/3/2016 
4    101   1234  9/15/2016 
5    101   1234  9/16/2016 
etc.... 

我想获得这个削减到一个唯一列表，只返回可用的最早日期的条目，如下所示：

index  AccountId  ItemID EntryDate 
1    100   1000  1/1/2016 
4    101   1234  9/15/2016 
etc.... 

任何指针或方向为一个相当新的熊猫开发？这个独特的函数看起来不能处理这些类型的规则，并且循环遍历数组，并计算出要删除哪一个似乎对于一个简单任务来说很麻烦......是否有一个函数，我是错过了这个吗？

Answer 1

让我们用groupby，idxmin，并且.loc：

df_out = df2.loc[df2.groupby('AccountId')['EntryDate'].idxmin()] 

print(df_out) 

输出：

 AccountId ItemID EntryDate 
index        
1   100 1000 2016-01-01 
4   101 1234 2016-09-15