我有一个 pandas 数据框，如下所示：
ID date close
1 09/15/07 123.45
2 06/01/08 130.13
3 10/25/08 132.01
4 05/13/09 118.34
5 11/07/09 145.99
6 11/15/09 146.73
7 07/03/11 171.10
我想删除任何重叠的行。
重叠行定义为另一行 X 天内的任何行。例如，如果 X = 365，则结果应为：
ID date close
1 09/15/07 123.45
3 10/25/08 132.01
5 11/07/09 145.99
7 07/03/11 171.10
如果 X = 50，结果应为：
ID date close
1 09/15/07 123.45
2 06/01/08 130.13
3 10/25/08 132.01
4 05/13/09 118.34
5 11/07/09 145.99
7 07/03/11 171.10
我已经看了这里的几个问题，但还没有找到正确的方法。例如，Pandas 检查多行中的重叠日期 https://stackoverflow.com/questions/36654198/pandas-check-for-overlapping-dates-in-multiple-rows and 从 pandas 数据框中消除特定日期的最快方法 https://stackoverflow.com/questions/37307796/fastest-way-to-eliminate-specific-dates-from-pandas-dataframe很相似，但不太能满足我的需要。
我今天有以下丑陋的代码，适用于较小的 X 值，但当 X 变大时（例如，当 X = 365 时），它会删除除原始日期之外的所有日期。
filter_dates = []
for index, row in df.iterrows():
if observation_time == 'D':
for i in range(1, observation_period):
filter_dates.append((index.date() + timedelta(days=i)))
df = df[~df.index.isin(filter_dates)]
任何帮助/指示将不胜感激！
澄清：
解决这个问题需要查看每一行，而不仅仅是第一行。
您可以添加新列来过滤结果：
df['filter'] = df['date'] - df['date'][0]
df['filter'] = df['filter'].apply(lambda x: x.days)
然后要按 365 进行过滤，请使用以下命令：
df[df['filter']%365==0]
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