下面是一个使用Python的pandas库来解决这个问题的示例代码：

import pandas as pd

# 创建连接表1的数据
table1_data = {
    '列1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    '列2': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
}

# 创建连接表2的数据
table2_data = {
    '列1': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
    '列3': ['2019-01-01', '2019-02-01', '2019-03-01', '2019-04-01', '2019-05-01', '2019-06-01'],
}

# 将数据转换成pandas的DataFrame格式
table1_df = pd.DataFrame(table1_data)
table2_df = pd.DataFrame(table2_data)

# 按照连接表2的最新记录排序
table2_df['列3'] = pd.to_datetime(table2_df['列3'])  # 将日期字符串转换为日期类型
table2_df = table2_df.sort_values(by='列3', ascending=False)  # 按照列3降序排序

# 使用pandas的merge函数进行连接并按照连接表1的一列分组
result_df = pd.merge(table1_df, table2_df, on='列1').groupby('列1').first()

# 打印结果
print(result_df)

这段代码首先创建了连接表1和连接表2的数据，然后将数据转换成pandas的DataFrame格式。接下来，使用pandas的merge函数将两个表按照列1进行连接，并按照连接表2的最新记录排序。最后，使用groupby函数按照连接表1的一列分组，并使用first函数选择每个分组中的第一条记录作为结果。