不同时期的不一致索引只得到一种类型答案

【问题标题】：inconsistent index with different periods get just one type不同时期的不一致索引只得到一种类型
【发布时间】：2021-12-01 05:10:06
【问题描述】：

我从网上下载了一个 df，基本上是这样的。我只想保留每日价值的行。有没有可能这样做，所以每次我下载 df 我得到的最后一个每日值？

Date	name
21-02-2013	1231
22-02-2013	323
23-02-2013	343
...	...
12-10-2020	432
Monthly
02-2013	2655
03-2013	321
...	...
Yearly
Total 2013	3213
Total 2020	543

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe datetime indexing

【解决方案1】：

您可以在“日期”列上执行regex match；对于给定的示例数据

df
Out[10]: 
          Date   name
0   21-02-2013   1231
1   22-02-2013    323
2   23-02-2013    343
3          ...    ...
4   12-10-2020    432
5      Monthly    NaN
6      02-2013   2655
7      03-2013    321
8          ...    ...
9       Yearly    NaN
10  Total 2013   3213
11  Total 2020    543

那就是

df.loc[df['Date'].str.match('[0-9]{2}\-[0-9]{2}\-[0-9]{4}')]
Out[11]: 
         Date   name
0  21-02-2013   1231
1  22-02-2013    323
2  23-02-2013    343
4  12-10-2020    432

# or if you need it to be even more specific:
# df.loc[df['Date'].str.fullmatch('[0-9]{2}\-[0-9]{2}\-[0-9]{4}')]

【讨论】：

您可能需要fullmatch，具体取决于所需的行为。
@HenryEcker 感谢您的提示！将其添加为评论。我认为这取决于 OP 输入的“干净”程度（尾随空格等）什么在这里最有用。
@MrFuppes 谢谢！
@HenryEcker 谢谢！