使用熊猫过滤器和日期时间函数的子集df

Question

我试图过滤以下df：

datetemp | gamenum |score
2019-6-2    123      2
2019-4-5    314      4
2019-5-11   344      2
2019-4-29   324      1
2019-2-28   325      9
2019-1-30   231      7

我试着做以下几件事，这似乎应该是可行的：

import datetime

dateone = datetime.date(2019, 4, 1)
datetwo = datetime.date(2019, 6, 12)


df_filted_by_date = df[[(df['DATE_temp'] >= dateone and df['DATE_temp'] <= datetwo )]]
df_filted_by_date

它应该返回：

datetemp | gamenum |score
2019-6-2    123      2
2019-4-5    314      4
2019-5-11   344      2
2019-4-29   324      1

但是，根据对上面代码所做的小调整，我得到了多个错误。我觉得上面的话应该管用。关于如何解决上述问题，有什么建议吗？

Answer 1

我不得不改变一些事情。

1)更改我生成日期值的方式：

import datetime

dateone = datetime.datetime(2019, 4, 1)
datetwo = datetime.datetime(2019, 6, 12)

2)我给熊猫的约会时间增加了一个新的步骤：

df["datecol"] = pd.to_datetime(df["datecol"])

3)利用loc进行熊猫过滤

df_filted_by_date = df.loc[(df.datecol>= dateone) & (df.datecol<= datetwo)]

完整代码如下所示：

import datetime

dateone = datetime.datetime(2019, 4, 1)
datetwo = datetime.datetime(2019, 6, 12)

df["datecol"] = pd.to_datetime(df["datecol"])

df_filted_by_date = df.loc[(df.datecol>= dateone) & (df.datecol<= datetwo)]

Answer 2

编辑-

转换为日期时间格式

df["DATE_temp"] = pd.to_datetime(df["DATE_temp"])

请用-

df_filted_by_date = df.loc[(df.DATE_temp>= dateone) & (df.DATE_temp<= datetwo)]

而不是

df_filted_by_date = df[[(df['DATE_temp'] >= dateone and df['DATE_temp'] <= datetwo )]]

你只是错过了熊猫使用操作人员的命令。需要在括号中传递这两个比较，然后应用和(&)。

Answer 3

您可以使用DatetimeIndex切片：

df.index = pd.to_datetime(df.index) # need to convert into DatetimeIndex
df_filted_by_date = df['2019-04-01':'2019-06-12']