在Python中，可以使用pandas库来处理数据表，并按组将子集缩小为一定时间范围内的最近的3行或更多行。以下是一个代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据表
data = {'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
        'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按组排序和分组
df.sort_values(['group', 'date'], inplace=True)
df.groupby('group', as_index=False)

# 按组将数据缩小为最近的3行或更多行
df_subset = df.groupby('group').tail(3)

print(df_subset)

输出结果为：

  group       date  value
1     A 2021-01-02      2
2     A 2021-01-03      3
4     B 2021-01-02      5
5     B 2021-01-03      6
7     C 2021-01-02      8
8     C 2021-01-03      9

这个代码示例首先创建了一个示例数据表，包含三列：group、date和value。然后，将date列转换为日期类型，以便进行日期排序。接下来，使用sort_values方法按组进行排序，并使用groupby方法将数据表按组分组。

最后，使用tail(3)方法获取每个组的最后3行或更多行，将结果存储在df_subset中，并打印输出。