我有一个带有“日期”列的 Pandas DataFrame。现在我需要过滤掉 DataFrame 中日期在未来两个月之外的所有行。本质上，我只需要保留接下来两个月内的行。
实现这一目标的最佳方法是什么？
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']
在此处查看详细信息http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#indexing-selection
如果列是不是索引，您有两个选择：
df[(df['date'] > '2013-01-01') & (df['date'] < '2013-02-01')]请参阅此处了解一般说明
注意：.ix 已弃用。
根据我的经验，以前的答案是不正确的，你不能传递一个简单的字符串，需要是一个日期时间对象。所以：
import datetime
df.loc[datetime.date(year=2014,month=1,day=1):datetime.date(year=2014,month=2,day=1)]
如果您的日期是通过导入 datetime 包标准化的，您可以简单地使用：
df[(df['date']>datetime.date(2016,1,1)) & (df['date']<datetime.date(2016,3,1))]
要使用 datetime 包标准化日期字符串，您可以使用此函数：
import datetime
datetime.datetime.strptime
如果您已经使用 pd.to_datetime 将字符串转换为日期格式，则可以使用：
df = df[(df['Date'] > "2018-01-01") & (df['Date'] < "2019-07-01")]按日期过滤数据框的最短方法： 假设您的日期列是 datetime64[ns] 类型
# 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']
如果您的日期时间列具有 Pandas 日期时间类型（例如
datetime64[ns]from datetime import date
import pandas as pd
value_to_check = pd.Timestamp(date.today().year, 1, 1)
filter_mask = df['date_column'] < value_to_check
filtered_df = df[filter_mask]
如果日期在索引中，则只需：
df['20160101':'20160301']
编辑：虽然很短，但这种风格现在已被弃用（至少从pandas 1.5.3开始），推荐的风格是
df.loc['20160101':'20160301']您可以使用 pd.Timestamp 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")')
与输出
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
查看 pandas 文档中的 DataFrame.query，特别是关于本地变量引用 udsing
@pd.Timestampts我还不能写任何评论，所以如果有人会阅读所有评论并达到这个答案，我会写一个答案。
如果数据集的索引是日期时间，并且您想仅按（例如）月份进行过滤，则可以执行以下操作：
df.loc[df.index.month == 3]
这将在三月之前为您过滤数据集。
因此，在加载 csv 数据文件时，我们需要将日期列设置为索引，如下所示，以便根据日期范围过滤数据。现在已弃用的方法不需要这样做：pd.DataFrame.from_csv()。
如果您只想显示一月到二月两个月的数据，例如2020-01-01 至 2020-02-29，您可以这样做：
import pandas as pd
mydata = pd.read_csv('mydata.csv',index_col='date') # or its index number, e.g. index_col=[0]
mydata['2020-01-01':'2020-02-29'] # will pull all the columns
#if just need one column, e.g. Cost, can be done:
mydata['2020-01-01':'2020-02-29','Cost']
这已经过测试，适用于 Python 3.7。希望您会发现这很有用。
import pandas as pd
第 1 步：使用 pd.to_datetime()
将日期列转换为 pandas 日期时间df['date']=pd.to_datetime(df["date"],unit='s')
第2步：以任何预定方式（即2个月）执行过滤
df = df[(df["date"] >"2022-03-01" & df["date"] < "2022-05-03")]
您可以通过执行以下操作来选择时间范围：
df.loc['start_date':'end_date']使用怎么样
pyjanitor它有很酷的功能。
之后
pip install pyjanitorimport janitor
df_filtered = df.filter_date(your_date_column_name, start_date, end_date)
在 pandas 1.1.3 版本中，我遇到了基于 python datetime 的索引按降序排列的情况。 在这种情况下
df.loc['2021-08-01':'2021-08-31']
返回空。 而
df.loc['2021-08-31':'2021-08-01']
返回了预期的数据。
如果您想使用 .query() 方法，还有另一个解决方案。
它允许您使用像 .query(f"{start} < MyDate < {end}") 这样的可读代码，但 .query() 解析字符串并且列值必须采用 pandas 日期格式（这样对于.query())
df = pd.DataFrame({
'MyValue': [1,2,3],
'MyDate': pd.to_datetime(['2021-01-01','2021-01-02','2021-01-03'])
})
start = datetime.date(2021,1,1).strftime('%Y%m%d')
end = datetime.date(2021,1,3).strftime('%Y%m%d')
df.query(f"{start} < MyDate < {end}")
（根据@Phillip Cloud的评论，@Retozi的回答）
# 60 days from today
after_60d = pd.to_datetime('today').date() + datetime.timedelta(days=60)
# filter date col less than 60 days date
df[df['date_col'] < after_60d]
--- 或者替代解决方案是使用自动化功能 ---
import pandas as pd
# set current_time
current_time = pd.to_datetime("2024/09/08")
# set function for have time_index_df or have time_column_df
def get_last_two_months(df:pd.DataFrame, current_time, time_col:str=None, has_time_index:bool=False) -> pd.DataFrame:
# calculate last_time for two months and set date_ranges !
last_time = current_time + pd.Timedelta(60, "d")
last_two_months = pd.date_range(current_time, last_time, freq="d").date
# if dataset has time_index !
if has_time_index:
df.index = df.index.astype("datetime64[ns]").date
return df.loc[df.index.isin(last_two_months)]
# if dataset has time_column !
elif time_col:
df[time_col] = df[time_col].astype("datetime64[ns]").dt.date
return df[df[time_col].isin(last_two_months)]