如果date列是索引，则使用.loc进行基于标签的索引，或使用.iloc进行位置索引。

例如:

df.loc['2014-01-01':'2014-02-01']

详情见这里http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#indexing-selection

如果列不是索引，你有两个选择:

将其作为索引(如果是时间序列数据，可以是临时索引，也可以是永久索引) df [(df(“日期”)> 2013-01-01)& (df(“日期”)< ' 2013-02-01 '))

请看这里的一般解释

注意:.ix已弃用。

如果日期在索引中，则简单地:

df['20160101':'20160301']

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)]

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)

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”)

你可以用pd。时间戳来执行查询和本地引用

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame()
ts = pd.Timestamp

df['date'] = np.array(np.arange(10) + datetime.now().timestamp(), dtype='M8[s]')

print(df)
print(df.query('date > @ts("20190515T071320")')

输出

                 date
0 2019-05-15 07:13:16
1 2019-05-15 07:13:17
2 2019-05-15 07:13:18
3 2019-05-15 07:13:19
4 2019-05-15 07:13:20
5 2019-05-15 07:13:21
6 2019-05-15 07:13:22
7 2019-05-15 07:13:23
8 2019-05-15 07:13:24
9 2019-05-15 07:13:25


                 date
5 2019-05-15 07:13:21
6 2019-05-15 07:13:22
7 2019-05-15 07:13:23
8 2019-05-15 07:13:24
9 2019-05-15 07:13:25

看看DataFrame的pandas文档。查询，特别是提到局部变量引用udsing @前缀。在这种情况下，我们引用pd。使用本地别名ts来提供时间戳字符串