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)]

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)

如果您已经使用pd将字符串转换为日期格式。To_datetime你可以使用:

df = df [(df[日期]>”2018-01-01”)及(df[日期]<”2019-07-01”)

如果你想使用.query()方法，这是另一种解决方案。

它允许你使用编写可读的代码，如.query(f"{start} < MyDate < {end}")的权衡，.query()解析字符串，列值必须是熊猫日期格式(这样。query()也可以理解)

df = pd.DataFrame({
     'MyValue': [1,2,3],
     'MyDate': pd.to_datetime(['2021-01-01','2021-01-02','2021-01-03'])
})
start = datetime.date(2021,1,1).strftime('%Y%m%d')
end = datetime.date(2021,1,3).strftime('%Y%m%d')
df.query(f"{start} < MyDate < {end}")

(下面是@Phillip Cloud的评论，@Retozi的回答)

在pandas版本1.1.3中，我遇到了基于python datetime的索引降序排列的情况。在这种情况下

df.loc['2021-08-01':'2021-08-31']

返回空的。而

df.loc['2021-08-31':'2021-08-01']

返回预期的数据。