使用re.split拆分Date字段

import csv,re

with open('xxx.csv','rb') as rf:
    reader = csv.reader(rf)
    with open('xxx_new.csv','wb') as wf:
        writer = csv.writer(wf)
        headers = reader.next()
        writer.writerow(headers)
        for row in reader:
            t = re.split('\W+',row[1])  
            # row[1]为Date字段,被拆为['1', '11', '2016', '14', '17']
            if int(t[1]) == 11:  # 假设你想要11月数据
                writer.writerow(row)

你说timeseries，是用pandas么？
如果是pandas，其实还是蛮简单的。假设datefrmae的名字是df
首先确保Date那列转换为DatetimeIndex，这个可以用df['newdate']=pd.DatetimeIndex(df['date'])完成
然后就是筛选了df[df['newdate'].dt.month==9]就能筛选出所有9月的数据了，