下面是一个示例代码，用于按ID分组并获取每个最新记录的值：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'ID': [1, 1, 2, 2, 3],
        'Value': [10, 20, 30, 40, 50],
        'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 按ID分组并获取每个最新记录的值
latest_records = df.sort_values('Date').groupby('ID').tail(1)

print(latest_records)

输出结果如下：

   ID  Value       Date
1   1     20 2021-01-02
3   2     40 2021-01-04
4   3     50 2021-01-05

在这个示例中，我们首先创建了一个包含ID、Value和Date列的示例数据框。然后，我们将Date列转换为日期类型，以便能够按日期排序。接下来，我们使用sort_values函数按日期对数据进行排序，并使用groupby函数按ID进行分组。最后，我们使用tail(1)函数选择每个组的最后一行记录，即每个ID的最新记录。