我宁愿不改变df。

一个选项是检索开始和结束日期的索引:

import numpy as np   
import pandas as pd

#Dummy DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.random((30, 3)))
df['date'] = pd.date_range('2017-1-1', periods=30, freq='D')

#Get the index of the start and end dates respectively
start = df[df['date']=='2017-01-07'].index[0]
end = df[df['date']=='2017-01-14'].index[0]

#Show the sliced df (from 2017-01-07 to 2017-01-14)
df.loc[start:end]

结果是:

     0   1   2       date
6  0.5 0.8 0.8 2017-01-07
7  0.0 0.7 0.3 2017-01-08
8  0.8 0.9 0.0 2017-01-09
9  0.0 0.2 1.0 2017-01-10
10 0.6 0.1 0.9 2017-01-11
11 0.5 0.3 0.9 2017-01-12
12 0.5 0.4 0.3 2017-01-13
13 0.4 0.9 0.9 2017-01-14

我觉得最好的选择是使用直接检查，而不是使用loc函数:

df = df[(df['date'] > '2000-6-1') & (df['date'] <= '2000-6-10')]

这对我很管用。

使用切片的loc函数的主要问题是限制应该出现在实际值中，否则将导致KeyError。

有两种可能的解决方案:

使用布尔掩码，然后使用df.loc[掩码] 将日期列设置为DatetimeIndex，然后使用df[start_date: end_date]

使用布尔掩码:

确保df['date']是dtype datetime64[ns]的Series:

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  

制作一个布尔掩码。Start_date和end_date可以是datetime.datetimes， np。datetime64s pd。时间戳，甚至是datetime字符串:

#greater than the start date and smaller than the end date
mask = (df['date'] > start_date) & (df['date'] <= end_date)

选择子数据帧:

df.loc[mask]

或者重新赋值给df

df = df.loc[mask]

例如,

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.random((200,3)))
df['date'] = pd.date_range('2000-1-1', periods=200, freq='D')
mask = (df['date'] > '2000-6-1') & (df['date'] <= '2000-6-10')
print(df.loc[mask])

收益率

            0         1         2       date
153  0.208875  0.727656  0.037787 2000-06-02
154  0.750800  0.776498  0.237716 2000-06-03
155  0.812008  0.127338  0.397240 2000-06-04
156  0.639937  0.207359  0.533527 2000-06-05
157  0.416998  0.845658  0.872826 2000-06-06
158  0.440069  0.338690  0.847545 2000-06-07
159  0.202354  0.624833  0.740254 2000-06-08
160  0.465746  0.080888  0.155452 2000-06-09
161  0.858232  0.190321  0.432574 2000-06-10

使用DatetimeIndex:

如果要按日期进行大量选择，则设置 首先将日期列作为索引。然后可以使用按日期选择行 df.loc [start_date: end_date]。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.random((200,3)))
df['date'] = pd.date_range('2000-1-1', periods=200, freq='D')
df = df.set_index(['date'])
print(df.loc['2000-6-1':'2000-6-10'])

收益率

                   0         1         2
date                                    
2000-06-01  0.040457  0.326594  0.492136    # <- includes start_date
2000-06-02  0.279323  0.877446  0.464523
2000-06-03  0.328068  0.837669  0.608559
2000-06-04  0.107959  0.678297  0.517435
2000-06-05  0.131555  0.418380  0.025725
2000-06-06  0.999961  0.619517  0.206108
2000-06-07  0.129270  0.024533  0.154769
2000-06-08  0.441010  0.741781  0.470402
2000-06-09  0.682101  0.375660  0.009916
2000-06-10  0.754488  0.352293  0.339337

而Python列表索引，例如seq[start:end]包括开始，但不包括结束，相比之下，Pandas df。Loc [start_date: end_date]在结果中包含两个端点，如果它们在索引中。但是，start_date和end_date都不能在索引中。

还要注意pd。Read_csv有一个parse_dates参数，您可以使用该参数将日期列解析为datetime64s。因此，如果使用parse_dates，则不需要使用df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])。

您可以像这样在日期列上使用isin方法 df (df .isin (pd(“日期”)。date_range (start_date end_date)))

注意:这只适用于日期(正如问题所要求的)，而不适用于时间戳。

例子:

import numpy as np   
import pandas as pd

# Make a DataFrame with dates and random numbers
df = pd.DataFrame(np.random.random((30, 3)))
df['date'] = pd.date_range('2017-1-1', periods=30, freq='D')

# Select the rows between two dates
in_range_df = df[df["date"].isin(pd.date_range("2017-01-15", "2017-01-20"))]

print(in_range_df)  # print result

这给了

           0         1         2       date
14  0.960974  0.144271  0.839593 2017-01-15
15  0.814376  0.723757  0.047840 2017-01-16
16  0.911854  0.123130  0.120995 2017-01-17
17  0.505804  0.416935  0.928514 2017-01-18
18  0.204869  0.708258  0.170792 2017-01-19
19  0.014389  0.214510  0.045201 2017-01-20

另一种方法是使用pandas.DataFrame.query()方法。让我给你们看一个关于下面数据帧的例子，叫做df。

>>> df = pd.DataFrame(np.random.random((5, 1)), columns=['col_1'])
>>> df['date'] = pd.date_range('2020-1-1', periods=5, freq='D')
>>> print(df)
      col_1       date
0  0.015198 2020-01-01
1  0.638600 2020-01-02
2  0.348485 2020-01-03
3  0.247583 2020-01-04
4  0.581835 2020-01-05

作为参数，使用条件进行过滤，如下所示:

>>> start_date, end_date = '2020-01-02', '2020-01-04'
>>> print(df.query('date >= @start_date and date <= @end_date'))
      col_1       date
1  0.244104 2020-01-02
2  0.374775 2020-01-03
3  0.510053 2020-01-04

如果你不想包含边界，只需要像下面这样改变条件:

>>> print(df.query('date > @start_date and date < @end_date'))
      col_1       date
2  0.374775 2020-01-03

Pandas 0.22有一个between()函数。 使回答这个问题更容易，代码更可读。

# create a single column DataFrame with dates going from Jan 1st 2018 to Jan 1st 2019
df = pd.DataFrame({'dates':pd.date_range('2018-01-01','2019-01-01')})

假设你想获取2018年11月27日至2019年1月15日之间的日期:

# use the between statement to get a boolean mask
df['dates'].between('2018-11-27','2019-01-15', inclusive=False)

0    False
1    False
2    False
3    False
4    False

# you can pass this boolean mask straight to loc
df.loc[df['dates'].between('2018-11-27','2019-01-15', inclusive=False)]

    dates
331 2018-11-28
332 2018-11-29
333 2018-11-30
334 2018-12-01
335 2018-12-02

注意包含的参数。当你想要明确你的范围时，这非常有用。注意当设置为True时，我们也会返回2018年11月27日:

df.loc[df['dates'].between('2018-11-27','2019-01-15', inclusive=True)]

    dates
330 2018-11-27
331 2018-11-28
332 2018-11-29
333 2018-11-30
334 2018-12-01

这种方法也比前面提到的isin方法快:

%%timeit -n 5
df.loc[df['dates'].between('2018-11-27','2019-01-15', inclusive=True)]
868 µs ± 164 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 5 loops each)


%%timeit -n 5

df.loc[df['dates'].isin(pd.date_range('2018-01-01','2019-01-01'))]
1.53 ms ± 305 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 5 loops each)

但是，它并不比当前接受的unutbu提供的答案快，只有在掩码已经创建的情况下。但如果掩码是动态的，需要一遍又一遍地重新分配，我的方法可能会更有效:

# already create the mask THEN time the function

start_date = dt.datetime(2018,11,27)
end_date = dt.datetime(2019,1,15)
mask = (df['dates'] > start_date) & (df['dates'] <= end_date)

%%timeit -n 5
df.loc[mask]
191 µs ± 28.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 5 loops each)