我有一个看起来像这样的数据集：
| id | 代码 | 约会 |
|---|---|---|
| 1 | 39 | 20180527 |
| 1 | 17 | 20180223 |
| 1 | 17 | 20180223 |
| 1 | 17 | 20180223 |
| 1 | 30 | 20120612 |
| 1 | 14 | 20120214 |
| 2 | 40 | 20210605 |
| 2 | 32 | 20210412 |
| 2 | 25 | 20210315 |
| 3 | 39 | 20170504 |
| 3 | 17 | 20170205 |
| 3 | 40 | 20150506 |
如您所见，最高代码具有最高日期。我想提取那些代码和日期。 其中一些正在重复。例如，在 id 1 中，最高代码是 39 和 30，我想获得这些代码以及与它们关联的日期。 这里要注意的一件事是最高代码日期的值之间存在一年的差距。 上述数据集的输出应该是：
| id | 代码 | 约会 |
|---|---|---|
| 1 | 39 | 20180527 |
| 1 | 30 | 20120612 |
| 2 | 40 | 20210605 |
| 3 | 39 | 20170504 |
| 3 | 40 | 20150506 |
我尝试使用下面的代码，但它只给我最高值，并没有考虑重复值。
latest_dates = column_selection.groupby("id").max() # group the data by id and get the max date for each group
latest_dates = latest_dates.reset_index() # reset the index
latest_dates # print the latest date for each ID with the new index
这是我使用上面的代码得到的输出：
| id | 代码 | 约会 |
|---|---|---|
| 1 | 39 | 20180527 |
| 2 | 40 | 20210605 |
| 3 | 39 | 20170504 |
我将不胜感激任何帮助。