当列不等长时，根据时间从多索引 Pandas DataFrame 的每一列中选择最后一行

Question

我有以下 Pandas 多索引 DataFrame，其中顶级索引是组 ID，二级索引是 when，采用 ISO 8601 时间格式（此处显示没有时间）：

                                     value      weight
                         when                     
5e33c4bb4265514aab106a1a 2011-05-12   1.34       0.79
                         2011-05-07   1.22       0.83
                         2011-05-03   2.94       0.25
                         2011-04-28   1.78       0.89
                         2011-04-22   1.35       0.92
...                                    ...        ...
5e33c514392b77d517961f06 2009-01-31  30.75       0.12
                         2009-01-24  30.50       0.21
                         2009-01-23  29.50       0.96
                         2009-01-10  28.50       0.98
                         2008-12-08  28.50       0.65

when 当前定义为index，但这不是必需的。

断言

1. when 可能不是唯一的。
2. 各组的列长度可能不相等
3. 在组内when、value 和weight 将始终具有相同的长度（对于每个when，将始终有一个value 和一个weight

问题

使用参数index_time，如何检索：

1. 每个组相对于index_time 的最近过去的value 和weight 以及index_time 和when 之间的差异（以秒为单位）。
2. index_time 可能是过去的某个时间，因此仅选择了 when index_time 的条目。
3. 应该以某种方式对结果进行索引，以便可以推断出每个结果的组 ID

示例

从上面看，如果index_time 是2011-05-10，那么结果应该是：

                          value     weight      age                     
5e33c4bb4265514aab106a1a   1.22      0.83      259200
5e33c514392b77d517961f06  30.75      0.12    72576000

Answer 1

问题中给出的原始DataFrame 是df：

import pandas as pd

df.sort_index(inplace=True)
result = df.loc[pd.IndexSlice[:, :when], :].groupby('id').tail(1)
result['age'] =  when - result.index.get_level_values(level=1)