以下是一个示例代码，演示如何按照时间顺序选择一列进行去重：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'时间': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03'],
        '数值': [1, 2, 2, 3, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将时间列转换为日期时间类型
df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'])

# 按时间顺序进行排序
df = df.sort_values('时间')

# 按时间顺序选择一列进行去重
df = df.drop_duplicates(subset='数值', keep='first')

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

          时间  数值
0 2021-01-01   1
1 2021-01-02   2
3 2021-01-03   3

在这个示例中，我们首先创建了一个包含时间和数值的示例数据。然后，将时间列转换为日期时间类型，并按时间顺序对数据进行排序。最后，使用drop_duplicates方法选择一列进行去重，保留第一次出现的数值。最终，打印出去重后的结果。