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

你可以通过这样做来选择时间范围:df.loc['start_date':'end_date']

# 60 days from today
after_60d = pd.to_datetime('today').date() + datetime.timedelta(days=60)
# filter date col less than 60 days date
df[df['date_col'] < after_60d]

如果日期在索引中，则简单地:

df['20160101':'20160301']

导入熊猫文库

进口熊猫作为pd

步骤1:使用pd.to_datetime()方法将日期列转换为字符串

   df['date']=pd.to_datetime(df["date"],unit='s')

第二步:以任何预定的方式进行筛选(即2个月)

  df = df[(df["date"] >"2022-03-01" & df["date"] < "2022-05-03")]

步骤3:检查输出

 print(df)

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。