下面是一个示例代码，实现了按产品选择最近日期的行。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'产品': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
        '日期': ['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时间类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按产品分组，并选择每组中日期最近的行
recent_rows = df.groupby('产品')['日期'].idxmax()

# 根据索引获取最近日期的行
result = df.loc[recent_rows]

# 打印结果
print(result)

输出结果如下：

  产品         日期
1  A 2021-01-02
3  B 2021-01-04
4  C 2021-01-05

这段代码首先将日期列转换为日期时间类型，然后使用groupby方法按产品分组。接下来，使用idxmax方法获取每个产品组中日期最大值的索引。最后，使用loc方法根据索引获取最近日期的行。