根据日期条件删除行答案

【问题标题】：Drop rows based on date condition根据日期条件删除行
【发布时间】：2019-12-13 06:59:39
【问题描述】：

我有一个名为 new 的 Pandas DataFrame，其中 YearMonth 列的日期格式为 YYYY-MM。我想根据条件删除行：如果日期超出“2020-05”。我试过用这个：

new = new.drop(new[new.YearMonth>'2020-05'].index)

但它无法显示“无效令牌”的语法错误。

这是一个示例 DataFrame：

>>> new = pd.DataFrame({
    'YearMonth': ['2014-09', '2014-10', '2020-09', '2021-09']
})
>>> print(new)
    YearMonth
0   2014-09
1   2014-10
2   2020-09
3   2021-09

drop 后的预期 DataFrame 应该是：


    YearMonth
0   2014-09
1   2014-10

【问题讨论】：

你能发布一个示例数据框吗？
抱歉，我是这个平台的新手。怎么发？
尝试pandas.to_datetime(new.YearMonth) > datetime(2020,05) ...请注意，它可能会排除当月第一天（而不是月底）之后的任何日期
欢迎来到 StackOverflow。请花时间阅读how to provide a great pandas example 上的这篇文章以及如何提供minimal, complete, and verifiable example 并相应地修改您的问题。 how to ask a good question 上的这些提示也可能有用。
我已根据我的理解编辑了您的问题。如果符合您的预期，请审核并批准

标签： python pandas dataframe date rows

【解决方案1】：

只需转换为日期时间，然后将其格式化为月份并对其进行子集化。

from datetime import datetime as dt

new['YearMonth']=pd.to_datetime(new['YearMonth']).dt.to_period('M')
new=new[~(new['YearMonth']>'2020-05')]

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为您希望 boolean indexing 将 > 更改为 <= 所以按月比较工作得很好：

new = pd.DataFrame({
    'YearMonth': pd.to_datetime(['2014-09', '2014-10', '2020-09', '2021-09']).to_period('m')
})
print (new)
  YearMonth
0   2014-09
1   2014-10
2   2020-09
3   2021-09

df = new[new.YearMonth <= pd.Period('2020-05', freq='m')]
print (df)
  YearMonth
0   2014-09
1   2014-10

在最新版本的 pandas 中也可以使用字符串比较：

df = new[new.YearMonth <= '2020-05']

【讨论】：

转换时出错。不能转换为日期时间
@SpandanRout - 你现在可以测试了吗？
显然 YYYY-MM 不是日期时间格式，而是一个对象。并且在转换它时会像之前一样显示一条错误消息，在测试最近的代码时它显示了这个错误：TypeError: Cannot compare type 'Period' with type 'str'
@SpandanRout - 你现在可以测试了吗？