Найти в словаре ключи с наибольшей датой по маскам

используя numpy.argmax и pandas.to_datetime:

import numpy as np

result = []
for d in daily_updated:
    a = [(key,date) for key, date in ftp_json.items() if d in key]
    index = np.argmax([pd.to_datetime(date) for key,date in a])
    result.append(a[index][0])

Без сомнения, это можно сделать проще, но я думаю, что этот пример является наглядным способом сделать это со стандартной библиотекой.

from datetime import datetime

ftp_json = {
    "kgrd0118.arj": "Jan-18-2007",
    "kgrd0623.arj": "Jun-23-2005",
    "kgrd0624.arj": "Jun-24-2005",
    "cvhd0629.ARJ": "Jan-29-2021",
    "cvhd1026.arj": "Oct-26-2015",
    "cvhd1125.ARJ": "Nov-25-2019",
    "cvhd0222.ARJ": "Feb-22-2022",
    "metd0228.ARJ": "Feb-28-2022",
    "metd0321.ARJ": "Mar-26-2021",
}


max_dates = {}  # New dict for storing running maximums.
for k, v in ftp_json.items():
    d = datetime.strptime(v, "%b-%d-%Y")  # Use datetime for comparison.
    # Here we return the previous tuple values if set for comparison.
    # If they weren't set, do so now.
    maxk, maxv, maxd = max_dates.setdefault(k[:4], (k, v, d))
    if d > maxd:  # Update the values is the current date is more recent.
        max_dates[k[:4]] = (k, v, d)

# Validate we stored the correct values.
assert [v[0] for v in max_dates.values()] == [
    "kgrd0118.arj",
    "cvhd0222.ARJ",
    "metd0228.ARJ",
]

Вы можете воспользоваться параметром key встроенной функции max (и min), чтобы наложить критерий упорядочения. Перед этим вам нужно превратить строку, содержащую даты, в объекты datetime, которые поставляются вместе со своим собственным порядком, __lt__ и т. д., реализацией. Здесь документ для форматирования даты.

Обратите внимание, что необходим минимальный объект date, он будет использоваться как «фальшивое» значение, чтобы избежать помех от всех других масок в поиске максимального термина. Я, естественно, зафиксировал его как минимум среди всех дат.

import datetime

daily_updated = ('kgrd', 'cvhd', 'metd')

ftp_json = {'kgrd0118.arj': 'Jan-18-2007',
 'kgrd0623.arj': 'Jun-23-2005',
 'kgrd0624.arj': 'Jun-24-2005',
 'cvhd0629.ARJ': 'Jan-29-2021',
 'cvhd1026.arj': 'Oct-26-2015',
 'cvhd1125.ARJ': 'Nov-25-2019',
 'cvhd0222.ARJ': 'Feb-22-2022',
 'metd0228.ARJ': 'Feb-28-2022',
 'metd0321.ARJ': 'Mar-26-2021',
}


def date_formatter(mydate):
    return datetime.datetime.strptime(mydate, '%b-%d-%Y').date()

# smallest date
day_zero = datetime.datetime.strptime(min(ftp_json.values(), key=lambda d: date_formatter(d)), '%b-%d-%Y').date()

# get the maximum for each mask
m = [max(ftp_json.items(), key=lambda pair: date_formatter(pair[1]) if pair[0].startswith(pattern) else day_zero) for pattern in daily_updated]

print([i for i, _ in m])

Выход

['kgrd0118.arj', 'cvhd0222.ARJ', 'metd0228.ARJ']

РЕДАКТИРОВАТЬ

Чтобы сделать его более читабельным (а не однострочным), можно ввести декоратор, который будет передаваться в параметр keymax (min).

# ...

def date_formatter(mydate):
    return datetime.datetime.strptime(mydate, '%b-%d-%Y').date()

# smallest date
day_zero = datetime.datetime.strptime(min(ftp_json.values(), key=lambda d: date_formatter(d)), '%b-%d-%Y').date()

# decorator containing the logic of the comparison criteria
def ordering(pattern):
    def _wrapper(pair):
        if pair[0].startswith(pattern):
            # cast to date-object if the "mask"/pattern is correct 
            return date_formatter(pair[1])
        else:
            # return default smallest date-object -> will not influence the max-function
            return day_zero
    return _wrapper

# get the maximum for each mask
m = [max(ftp_json.items(), key=ordering(pattern)) for pattern in daily_updated]