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']

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。

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)

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

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)]