我试图掩盖熊猫的日期，之前和之后答案

【问题标题】：I'm trying to mask a date in pandas, before and after我试图掩盖熊猫的日期，之前和之后
【发布时间】：2021-05-21 11:14:59
【问题描述】：

我能够将选举日期时间之前和之后的掩码转换为布尔值，但是当我尝试打印 df 时，它会返回掩码的关键错误

election= dt.datetime(2021, 11, 8)
maskA = df['created_at'] >= election
maskB = df['created_at'] <= election
df['maskA']

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您确实将 maskA 创建为掩码。但是使用 df['maskA'] 会查找名为“maskA”的列。尝试 df.loc[maskA] 代替。或者，您可以像这样将两者结合起来：

df.loc[df['created_at'] >= election]

【讨论】：

这仅返回了 df 的标题，这很奇怪。当我尝试运行代码时，我仍然遇到一个关键错误。这是完整代码：maskA= df.loc[df['created_at'] >= election] maskB= df.loc[df['created_at'] <= election] df.groupby('maskA')['source'].value_counts().plot(kind='pie')
啊，我明白了。 .loc 不仅创建掩码，还直接使用该信息过滤数据帧。因此，对于您的 groupby，它将是： df.loc[df['created_at'] >=election].groupby('maskA')['source'].value_counts().plot(kind='pie')

【解决方案2】：

您是否尝试过以下方法？

election= dt.datetime(2021, 11, 8)
maskA = df['created_at'] >= election
maskB = df['created_at'] <= election
df[maskA]

它返回掩码的关键错误，因为当您调用 df['maskA'] 时，您要求的是名称为 'maskA' 的列，而您的意图是使用您刚刚拥有的对象（这是一个布尔掩码）已创建，maskA。

【讨论】：