pandas pythonを使用して最大日付から最後の3つのデータを印刷する方法

Question

date  sales 
2014-03-13 10000.000 
2014-03-21 2000.000 
2014-03-27 2000.000 
2014-03-17 200.000 
2014-03-17  5.000 
2014-03-17  70.000 
2014-03-21 200.000 
2014-03-27  5.000 
2014-03-27  25.000 
2014-03-31  0.020 
2014-03-31  12.000 
2014-03-31  0.022 

これは私のデータフレームです。私は日付の列にmaxiumの日付を見つけなければならないし、また、最大日付から最後の3つのデータを印刷する必要があります。

例： 最大の日付が2014-03-31の場合、最大の日付から最後のデータを印刷する必要があります。私が意味する（31,30,29日付データ）

Answer 1

あなたはdate_rangeで使用isinを試すことができます。

#converting column date to datetime 
df['date'] = pd.to_datetime(df.date) 

print df 
     date  sales 
0 2014-03-13 10000.000 
1 2014-03-21 2000.000 
2 2014-03-27 2000.000 
3 2014-03-17 200.000 
4 2014-03-17  5.000 
5 2014-03-28  70.000 
6 2014-03-29 200.000 
7 2014-03-29  5.000 
8 2014-03-30  25.000 
9 2014-03-31  0.020 
10 2014-03-31  12.000 
11 2014-03-31  0.022 

print df[df['date'].isin(pd.date_range(end=df.date.max(), periods=3))] 

     date sales 
6 2014-03-29 200.000 
7 2014-03-29 5.000 
8 2014-03-30 25.000 
9 2014-03-31 0.020 
10 2014-03-31 12.000 
11 2014-03-31 0.022 

一部datesが欠落している場合は、それが複雑である - mergeでresampleを使用して、fillna：

print df 
     date  sales 
0 2014-03-13 10000.000 
1 2014-03-21 2000.000 
2 2014-03-27 2000.000 
3 2014-03-17 200.000 
4 2014-03-17  5.000 
5 2014-03-17  70.000 
6 2014-03-21 200.000 
7 2014-03-27  5.000 
8 2014-03-27  25.000 
9 2014-03-31  0.020 
10 2014-03-31  12.000 
11 2014-03-31  0.022 

#resample by days and merge to original df, fill NaN to 0 in column sales 
df1 = df.set_index('date').resample('D').first().reset_index().drop('sales', axis=1) 
df2 = pd.merge(df1, df, on='date', how='left').fillna({'sales': 0}) 

print df2[df2['date'].isin(pd.date_range(end=df.date.max(), periods=3))] 
     date sales 
21 2014-03-29 0.000 
22 2014-03-30 0.000 
23 2014-03-31 0.020 
24 2014-03-31 12.000 
25 2014-03-31 0.022