用Datetime索引过滤熊猫csv数据

Question

我的csv看起来是这样的：

我正在读取列表中的多个csv文件，第一列“日期”作为索引，并解析日期：

all_max = []
for f in max_files:
    data_instance = pd.read_csv(os.path.join(max_path, f), index_col=0, parse_dates=['Date'])
    all_max.append(data_instance)

我想在、startdate、和enddate的范围内找到记录。

startdate = pd.to_datetime("2010-7-7").date()
enddate = pd.to_datetime("2010-7-15").date()
locs = all_max[0]['Date'].iloc[startdate:enddate]
print(locs)

但是我得到了一个错误

KeyError: 'Date'

The above exception was the direct cause of the following exception:

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-119-580774846bf5> in <module>
      1 startdate = pd.to_datetime("2010-7-7").date()
      2 enddate = pd.to_datetime("2010-7-15").date()
----> 3 locs = all_max[0]['Date'].iloc[startdate:enddate]
      4 print(locs)

Answer 1

您的日期是索引，因此在尝试使用不存在的“日期”列进行选择时会出现一个关键错误。下面是一个玩具示例，说明如何使用索引进行选择。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05'],
    'this': [5,2,2,5,5], 
    'that': [3,3,3,3,3]},
    )

df.to_csv('dates.csv', index=False)

dates  = pd.read_csv('dates.csv', index_col=0, parse_dates=['Date'])

dates = dates.loc[(dates.index > '2022-01-01') & (dates.index <= '2022-01-03')]

输出：

            this    that
Date        
2022-01-02  2       3
2022-01-03  2       3

Answer 2

iloc用于整数索引-即按行位置。

尝试使用loc代替。还请注意，熊猫接受日期作为字符串，并进行必要的转换为您。

startdate = "2010-7-7"
enddate = "2010-7-15"
selection = all_max[0].loc[startdate:enddate]
dates = selection.index