你可以用pd.date_range()和Timestamp来做。 假设你已经使用parse_dates选项读取了一个带日期列的csv文件:

df = pd.read_csv('my_file.csv', parse_dates=['my_date_col'])

然后你可以定义一个日期范围索引:

rge = pd.date_range(end='15/6/2020', periods=2)

然后通过地图根据日期过滤你的值:

df.loc[df['my_date_col'].map(lambda row: row.date() in rge)]

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

为了保持解决方案的简单和python性，我建议您尝试一下。

在这种情况下，如果你要经常这样做，最好的解决方案是首先将日期列设置为索引，这将转换DateTimeIndex中的列，并使用以下条件切片任何范围的日期。

import pandas as pd

data_frame = data_frame.set_index('date')

df = data_frame[(data_frame.index > '2017-08-10') & (data_frame.index <= '2017-08-15')]

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

你可以用pd.date_range()和Timestamp来做。 假设你已经使用parse_dates选项读取了一个带日期列的csv文件:

df = pd.read_csv('my_file.csv', parse_dates=['my_date_col'])

然后你可以定义一个日期范围索引:

rge = pd.date_range(end='15/6/2020', periods=2)

然后通过地图根据日期过滤你的值:

df.loc[df['my_date_col'].map(lambda row: row.date() in rge)]

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