如果你的日期是通过导入datetime包来标准化的，你可以简单地使用:

df[(df['date']>datetime.date(2016,1,1)) & (df['date']<datetime.date(2016,3,1))]  

使用datetime包来标准化你的日期字符串，你可以使用这个函数:

import datetime
datetime.datetime.strptime

因此，在加载csv数据文件时，我们需要将日期列设置为索引，如下所示，以便根据日期范围筛选数据。现在已弃用的方法:pd.DataFrame.from_csv()不需要这样做。

如果您只想显示1月至2月两个月的数据，例如2020-01-01至2020-02-29，您可以这样做:

import pandas as pd
mydata = pd.read_csv('mydata.csv',index_col='date') # or its index number, e.g. index_col=[0]
mydata['2020-01-01':'2020-02-29'] # will pull all the columns
#if just need one column, e.g. Cost, can be done:
mydata['2020-01-01':'2020-02-29','Cost'] 

这已经在Python 3.7中进行了测试。希望这对你有用。

根据我的经验，前面的答案是不正确的，你不能传递一个简单的字符串，需要一个datetime对象。所以:

import datetime 
df.loc[datetime.date(year=2014,month=1,day=1):datetime.date(year=2014,month=2,day=1)]

用pyjanitor怎么样

它有很酷的功能。

pip后安装pyjanitor

import janitor

df_filtered = df.filter_date(your_date_column_name, start_date, end_date)

如果您的datetime列具有Pandas datetime类型(例如datetime64[ns])，为了进行适当的过滤，您需要pd。时间戳对象，例如:

from datetime import date

import pandas as pd

value_to_check = pd.Timestamp(date.today().year, 1, 1)
filter_mask = df['date_column'] < value_to_check
filtered_df = df[filter_mask]

我还不允许写评论，所以我会写一个答案，如果有人读了所有的评论，并找到了这个。

如果数据集的索引是一个日期时间，并且您想仅通过(例如)月份过滤它，您可以执行以下操作:

df.loc[df.index.month == 3]

它将在3月份为您过滤数据集。