如何从 df 中删除特定年份

【问题标题】：How do I delete a specific year from df如何从 df 中删除特定年份
【发布时间】：2019-05-16 16:18:08
【问题描述】：

df.head()

          HEAT/HOT WATER
created_date    
2015-12-31  169457.0
2016-12-31  155578.0
2017-12-31  152009.0
2018-12-31  153277.0
2019-12-31  76712.0

我想从索引中删除 2019

我试过了，没有成功。

df = df[df['created_date'] != '2019']

【问题讨论】：

df = df[df['created_date'].year != 2019].copy()
@WeNYoBen 我不关注？为什么复印有助于作业？
@roganjosh 检查stackoverflow.com/questions/20625582/…，防止SettingWithCopyWarning
很清楚这个答案。我只是不确定您是如何从问题中得出.copy() 结论的
@ChristianTorres 这只是我的编码行为，每个人都有自己的编码风格，就像我总是做 df.loc[1,:] 而不是 df.loc[1]

标签： python pandas dataframe time grouping

【解决方案1】：

将index 转换为系列，以便它可以支持矢量化datetime 操作并使用Series.ne 检查哪些年份不是2019

# df.index = pd.to_datetime(df.index)
df[df.index.to_series().dt.year.ne(2019)]

               HEAT/HOTWATER
2015-12-31       169457.0
2016-12-31       155578.0
2017-12-31       152009.0
2018-12-31       153277.0

或者只是df[df.index.year != 2019]，因为索引已经是DatetimeIndex，正如@piRSquared 在cmets 中指出的那样

【讨论】：

谢谢！这对我有用。如果它是列而不是索引，代码会是什么？
这就够了df[df.index.year != 2019]
@ChristianTorres df[df['created_date'].dt.year.ne(2019)]
@ChristianTorres df[df['created_date'].year.isin([2019,2010])]
感谢@piRSquared，当然是DatetimeIndex！