如何按日期范围有效过滤 DataFrame 行？

查询指定日期范围内的 DataFrame 行

此问题解决了从包含以下内容的 DataFrame 中提取特定日期范围内的行的挑战：日期栏。提供的解决方案提供了两种实现此目的的方法。

方法 1：使用布尔掩码

要采用此方法，请确保 DataFrame 中的“日期”代表一个数据类型为 datetime64[ns] 的系列。采用以下步骤：

1. 创建布尔掩码：指定 start_date 和 end_date 参数，可以是 datetime.datetimes、np.datetime64s、pd.Timestamps 或 datetime 字符串。构造一个布尔掩码，对于满足日期范围条件的行，其计算结果为 True。
2. 选择子数据帧： 使用 df.loc[mask] 提取通过掩码条件的行。或者，要覆盖现有的 DataFrame，请将掩码应用为 df = df.loc[mask].

方法 2：分配 DatetimeIndex

最优涉及频繁选择日期的场景，此方法涉及将日期列设置为index:

1. 设置 DatetimeIndex: 使用 df.set_index(['date']) 将日期列转换为 DatetimeIndex。
2. 选择行按日期： 利用 df.loc[start_date:end_date] 根据日期范围过滤行。请注意，此选择中包含 start_date 和 end_date。

示例：

利用响应中提供的代码，请考虑以下插图：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2023-03-01', periods=10)})
df['value'] = np.random.randn(10)

# Boolean Mask Approach
start_date = '2023-03-03'
end_date = '2023-03-08'
mask = (df['date'] > start_date) & (df['date'] <= end_date)
df_subset = df.loc[mask]

# DatetimeIndex Approach
df = df.set_index('date')
df_subset = df.loc[start_date:end_date]

这将产生两个 DataFrame，其中包含与指定日期对应的行范围。

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