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

你可以使用truncate方法:

dates = pd.date_range('2016-01-01', '2016-01-06', freq='d')
df = pd.DataFrame(index=dates, data={'A': 1})

            A
2016-01-01  1
2016-01-02  1
2016-01-03  1
2016-01-04  1
2016-01-05  1
2016-01-06  1

选择两个日期之间的数据:

df.truncate(before=pd.Timestamp('2016-01-02'),
            after=pd.Timestamp('2016-01-4'))

输出:

            A
2016-01-02  1
2016-01-03  1
2016-01-04  1

强烈建议将日期列转换为索引。这样做会提供很多便利。一个是很容易选择两个日期之间的行，你可以看到这个例子:

import numpy as np   
import pandas as pd

# Dataframe with monthly data between 2016 - 2020
df = pd.DataFrame(np.random.random((60, 3)))
df['date'] = pd.date_range('2016-1-1', periods=60, freq='M')

如果要选择2017-01-01到2019-01-01之间的行，只需将日期列转换为索引:

df.set_index('date', inplace=True)

然后是切片:

df.loc['2017':'2019']

你可以在直接读取csv文件时选择date列作为索引，而不是df.set_index():

df = pd.read_csv('file_name.csv',index_col='date') 

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。

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

你也可以用between:

df[df.some_date.between(start_date, end_date)]