在时间序列和计算聚合中筛选每个组的最新x%

是一个数据处理的问题，主要涉及到时间序列数据的筛选和聚合计算。

时间序列数据是按照时间顺序排列的数据集合，常见的应用场景包括股票价格、气象数据、传感器数据等。在处理时间序列数据时，经常需要根据一定的条件筛选出每个组（例如每个股票、每个地区）的最新一部分数据。

计算聚合是指对数据进行汇总计算，常见的聚合操作包括求和、平均值、最大值、最小值等。在时间序列数据中，可以对每个组的数据进行聚合计算，以得到每个组的汇总结果。

在筛选每个组的最新x%时，可以按照以下步骤进行操作：

1. 根据组的标识进行分组：将时间序列数据按照组的标识进行分组，例如按照股票代码、地区等进行分组。
2. 对每个组的数据按照时间进行排序：对每个组的数据按照时间进行排序，确保数据按照时间顺序排列。
3. 计算每个组的数据数量：统计每个组的数据数量，以便后续筛选。
4. 筛选每个组的最新x%数据：根据每个组的数据数量和要筛选的比例x%，计算出需要保留的数据数量。然后从每个组的数据中选择最新的一部分数据，保留需要的数量。
5. 进行聚合计算：对筛选出的数据进行聚合计算，得到每个组的汇总结果。

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