dataframe有机组号列，故障代码列，触发时间，如果触发时间连续3天或超过3天都触发了该机组的故障代码，则将最新一天触发的机组号，故障代码，触发时间加到新的dataframe

可以使用pandas库来实现这个需求，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_csv('原始数据.csv')

# 将触发时间转换为日期格式
df['触发时间'] = pd.to_datetime(df['触发时间'], format='%Y-%m-%d')

# 按照机组号和故障代码分组
grouped = df.groupby(['机组号', '故障代码'])

# 定义一个函数，用于判断是否连续3天或超过3天都触发了该机组的故障代码
def is_continuous(series):
    days = (series - series.shift(1)).dt.days
    return (days <= 1).sum() >= 2

# 筛选出满足条件的数据，并只保留最新一天的数据
filtered = grouped.filter(is_continuous).groupby(['机组号', '故障代码']).last().reset_index()

# 输出结果
filtered.to_csv('新的数据.csv', index=False)

解释一下代码的执行过程：

1. 首先读取原始数据，并将触发时间转换为日期格式；
2. 然后按照机组号和故障代码分组；
3. 定义一个函数is_continuous，用于判断是否连续3天或超过3天都触发了该机组的故障代码。这里使用了pandas的shift函数来计算相邻两个触发时间的差值，如果差值小于等于1天，则认为是连续的。最后判断连续天数是否大于等于2即可；
4. 对分组后的数据进行筛选，保留满足条件的数据，并只保留最新一天的数据；
5. 最后将结果输出到新的csv文件中。

需要注意的是，这个代码中没有对数据进行排序，如果需要按照触发时间排序，可以在groupby之前先对数据进行排序。另外，如果原始数据中存在缺失值，需要先进行处理。