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')]

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

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

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') 

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

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)