假设我们有一个包含ID和日期的数据表，我们需要根据ID保留最新日期的行，并删除所有旧日期的行。

以下是使用Python和pandas库的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据表
data = {'ID': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
        'Date': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-01-01', '2022-03-01', '2022-02-01', '2022-03-01']}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按照ID分组，保留每个分组中的最大日期的行
df = df.groupby('ID').apply(lambda x: x[x['Date'] == x['Date'].max()])

# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

# 输出结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

   ID       Date
0   1 2022-02-01
1   2 2022-03-01
2   3 2022-03-01

这段代码首先创建了一个包含ID和日期的示例数据表。然后，我们使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为datetime类型，以便进行日期比较。接下来，使用groupby()函数按照ID分组，然后使用apply()函数在每个分组中选择最大日期的行。最后，使用reset_index()函数重置索引，使结果表的索引从0开始。

请注意，如果数据表非常大，这种方法可能会导致性能问题。在这种情况下，可以考虑使用SQL查询语言来执行类似的操作。