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)

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

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

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。

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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)

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']