以下是一个使用Python的示例代码，解决了保留重复日期的最新值的问题：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03'],
        '数值': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按日期排序
df = df.sort_values('日期')

# 保留每个日期的最新值
df = df.drop_duplicates(subset='日期', keep='last')

print(df)

输出结果为：

          日期  数值
1 2021-01-01   2
2 2021-01-02   3
4 2021-01-03   5

以上代码首先将日期列转换为日期类型，并按日期进行排序。然后使用drop_duplicates函数，通过指定subset='日期'来标识按日期列进行去重，同时使用keep='last'参数来保留重复日期的最新值。最后打印输出去重后的数据集。