根据熊猫中的今天日期和其他条件过滤数据框答案

【问题标题】：Filter a dataframe based on today's date and other condition in pandas根据熊猫中的今天日期和其他条件过滤数据框
【发布时间】：2020-04-29 21:45:55
【问题描述】：

我有一个如下图所示的数据框

Date                        Status                    Price
2019-10-07 10:24:51         Yes                       20
2019-10-07 10:27:56         No                        50
2020-01-13 12:27:54         No                        40
2020-01-13 10:27:50         Yes                       80
2020-01-13 12:28:52         Yes                       45

从以上数据中，我想根据今天的日期进行过滤，以日期和状态 == 是的。

注意：我必须根据今天的日期时间每天运行。

预期输出：

Date                        Status                    Price
2020-01-13 10:27:50         Yes                       80
2020-01-13 12:28:52         Yes                       45

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime pandas-groupby

【解决方案1】：

使用boolean indexing 与Series.dt.date 创建的比较日期与今天dates 和通过比较Yes 值的链掩码：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

df = df[df['Date'].dt.date.eq(pd.to_datetime('now').date()) & df['Status'].eq('Yes')]

#in last versions of pandas is possible compare dates with today datime
df = df[df['Date'].dt.date.eq(pd.to_datetime('now')) & df['Status'].eq('Yes')]
print (df)
                 Date Status  Price
3 2020-01-13 10:27:50    Yes     80
4 2020-01-13 12:28:52    Yes     45

详情：

print (pd.to_datetime('now'))
2020-01-13 07:42:02.592142

print (pd.to_datetime('now').date())
2020-01-13

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用：

#df['Date']=pd.to_datetime(df['Date']) if needed convert to datetime first
df[df['Date'].dt.date.eq(pd.to_datetime('today')) & df['Status'].eq('Yes')]

                 Date Status  Price
3 2020-01-13 10:27:50    Yes     80
4 2020-01-13 12:28:52    Yes     45

【讨论】：