在 Python 中的系列上按月拆分数据帧答案

【问题标题】：Splitting dataframe by month on a series in Python在 Python 中的系列上按月拆分数据帧
【发布时间】：2019-04-18 18:36:35
【问题描述】：

我的数据框的每个集合的日期范围为 1-12 个月。数据如下：

     Date         AB      AK      AR      DC
  0  2005-01-01  267724 37140   152536  60004
  1  2005-02-01  214444 32710   149821  49280
  2  2005-03-01  205938 27484   141526  41345
  3  2005-04-01  99262  14562   81254   31609
  4  2005-05-01  66059  8172    50241   18705
  5  2005-06-01  33556  4880    27216   11796
  6  2005-07-01  28057  4138    20156   9126
  7  2005-08-01  25466  3892    19005   8262
  8  2005-09-01  26819  3923    18776   9480
  9  2005-10-01  60849  5942    31255   1664
.
.

日期为datetime 格式：

data_res_num.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 164 entries, 0 to 163
Data columns (total 11 columns):
Date                   164 non-null datetime64[ns]

但是当我尝试只通过某些月份（10 到 3 个月）时：

df = df.loc[(df['Date'].dt.month > 10) & (df['Date'].dt.month < 4)]

我得到一个 df 的空帧。

我认为它可能是范围，但即使我将它设置为 == 某个月份，它也会给我一个空框。

如何选择从 11 月到 3 月的范围？

【问题讨论】：

错字：没有大于 10 且小于 3 的整数。
就是这样。我也尝试了df = df.loc[(df['Date'].dt.month == 10) & (df['Date'].dt.month == 4)]，得到了相同的结果，我知道存在 10 和 4。
@jpp pandas 将选择满足这些列条件之一的行，它们不必同时满足......
@jpp，呵呵，他需要|，我的错！哈哈，真丢人。
嘿@HelloToEarth，| 是OR 运算符，这意味着pandas 将选择满足任一条件的行，但是，当您使用& 这是AND 运算符时，这意味着这两个条件必须同时满足。您不能同时拥有大于 10 和小于 4 的月份，也不能拥有同时等于 4 和 10 的月份。因此，您需要使用OR 运算符|。

标签： python python-3.x python-2.7 pandas dataframe

【解决方案1】：

尝试在不使用.loc的情况下进行切片：

df = df[(df['Date'].dt.month > 10) | (df['Date'].dt.month < 4)]

【讨论】：

这是不正确的。问题是错字，请参阅问题的 cmets。