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。

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

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

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

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。