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]

如果日期在索引中，则简单地:

df['20160101':'20160301']

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

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”)

按日期过滤数据帧的最短方法: 假设你的日期列的类型是datetime64[ns]

# filter by single day
df_filtered = df[df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d') == '2014-01-01']

# filter by single month
df_filtered = df[df['date'].dt.strftime('%Y-%m') == '2014-01']

# filter by single year
df_filtered = df[df['date'].dt.strftime('%Y') == '2014']

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。