Wie filtere ich Pandas DataFrame-Zeilen nach Datumsbereich?

Abrufen von DataFrame-Zeilen innerhalb bestimmter Datumsbereiche

Problem:

Ein Pandas DataFrame wird aus einer CSV-Datei erstellt, die eine enthält Datumsspalte. Die Aufgabe besteht darin, nur die Zeilen zu extrahieren, deren Datumswerte in einen angegebenen Datumsbereich oder zwischen zwei angegebenen Datumsangaben fallen.

Lösung:

Es gibt zwei Ansätze, um dies zu erreichen :

Option 1: Boolesche Maskierung

1. Stellen Sie das Datum sicher Die Spalte hat das Format „datetime64[ns]“.
2. Erstellen Sie eine boolesche Maske mit Datumsbereichsbedingungen.
3. Wählen Sie die gewünschten Zeilen mit df.loc[mask] aus.

Beispiel:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'])

start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-02-28'

mask = (df['date'] >= start_date) & (df['date'] <= end_date)
df_filtered = df.loc[mask]

Option 2: DatetimeIndex

1. Legen Sie die Datumsspalte als Index des DataFrame fest.
2. Verwenden Sie df.loc[start_date : end_date], um das gewünschte abzurufen Zeilen.

Beispiel:

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'])
df = df.set_index(['date'])

df_filtered = df.loc[start_date : end_date]

Hinweis: Wenn parse_dates beim Lesen der CSV verwendet wurde, ist die Konvertierung der Datumsspalte in datetime64 nicht erforderlich.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie filtere ich Pandas DataFrame-Zeilen nach Datumsbereich?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!