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']

# 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]

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)

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。

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”)