帮我写一段Python 代码，现在有一个数据表，数据表里有编号，日期和价格，一个编号可能对应着多个日期，日期里面有空值，现在帮我筛选出每个编号对应的最大日期的那条数据，有空值的就跳过不变，日期格式为30MAR1997，你自己虚构数据表，给出例子和结果

好的，我可以帮你写这段Python代码。首先，我们需要使用pandas库读取并处理数据表。接下来的代码可以实现你的要求：

import pandas as pd

# 虚构数据表
data = {'编号': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
        '日期': ['15MAR1997', '20APR1997', '19JAN1997', '22JAN1997', '01FEB1997', ''],
        '价格': [10.5, 12.0, 13.2, 14.5, 15.3, 16.2]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%d%b%Y', errors='coerce')

# 筛选每个编号对应的最大日期的那条数据
result = df.loc[df.groupby('编号')['日期'].idxmax()]

# 输出结果
print(result)

这段代码首先虚构了一个数据表，然后将日期列转换为日期类型。接着，使用`groupby`函数按照编号分组，并使用`idxmax`函数找到每个编号对应的最大日期的行索引。最后，使用`loc`函数根据行索引获取对应的数据行。对于有空值的日期，使用了参数`errors='coerce'`将其转换为`NaT`，然后在`idxmax`函数中会自动忽略这些空值。

输出结果如下：

   编号         日期    价格
1   1 1997-04-20  12.0
3   2 1997-01-22  14.5
4   3 1997-02-01  15.3