根据日期值过滤熊猫数据框答案

【问题标题】：filtering a pandas Dataframe based on date value根据日期值过滤熊猫数据框
【发布时间】：2013-06-09 00:24:33
【问题描述】：

我使用 pandas read_csv 从 csv 文件导入以下数据：

 instrument         type   from_date  to_date   
0   96000001    W/D & V/L  19951227  19960102
1   96000002   DEED TRUST  19951227  19960102
2   96000003  WARNTY DEED  19951228  19960102
3   96000004   DEED TRUST  19951228  19960102
4   96000005    W/D & V/L  19951228  19960102

我想选择那些适合日期或日期范围的行。例如我想在from_date 列中仅选择日期为19951227 的那些行，或选择从19951227 的from_date 到to_date 19960102 的日期。

我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： date pandas

【解决方案1】：

选择具有特定列的那些：

In [11]: df[df['from_date'] == 19951227]
Out[11]:
   instrument        type  from_date   to_date
0    96000001   W/D & V/L   19951227  19960102
1    96000002  DEED TRUST   19951227  19960102

或者组合几个查询（你可以使用| for or）

In [12]: df[(19951227 <= df['from_date']) & (df['to_date'] <= 19960102)]
Out[12]:
   instrument         type  from_date   to_date
0    96000001    W/D & V/L   19951227  19960102
1    96000002   DEED TRUST   19951227  19960102
2    96000003  WARNTY DEED   19951228  19960102
3    96000004   DEED TRUST   19951228  19960102
4    96000005    W/D & V/L   19951228  19960102

值得注意的是，这些列不是日期时间/时间戳对象...

要将这些列转换为您可以使用的时间戳：

In [21]: pd.to_datetime(df['from_date'].astype(str))
Out[21]:
0   1995-12-27 00:00:00
1   1995-12-27 00:00:00
2   1995-12-28 00:00:00
3   1995-12-28 00:00:00
4   1995-12-28 00:00:00
Name: from_date, dtype: datetime64[ns]

In [22]: df['from_date'] = pd.to_datetime(df['from_date'].astype(str))

In [23]: pd.to_datetime(df['from_date'].astype(str))  # do same for to_date

并通过日期的字符串表示查询：

In [24]: df['1995-12-27' == df['from_date']]
Out[24]:
   instrument        type           from_date   to_date
0    96000001   W/D & V/L 1995-12-27 00:00:00  19960102
1    96000002  DEED TRUST 1995-12-27 00:00:00  19960102

【讨论】：

安迪·海登，西部最快的枪。
怎么样 df['1995-12-27' >= df['from_date'] & df['1997-12-27'