在熊猫中按日期切片而不重新索引

【问题标题】：Slice by date in pandas without re-indexing在熊猫中按日期切片而不重新索引
【发布时间】：2015-11-06 11:17:21
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，其中一列由表示日期的字符串组成，然后我使用 pd.to_datetime() 将其转换为 python 时间戳。

如何在我的数据框中选择满足日期条件的行。

我知道您可以使用索引 (like in this question)，但我的时间戳不是唯一的。

在 2015-03-01 之后，如何选择“日期”字段所在的行？

【问题讨论】：

标签： python date pandas

【解决方案1】：

您可以在日期上使用掩码，例如

df[df['date'] > '2015-03-01']

这是一个完整的例子：

>>> df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2015-02-15', periods=5, freq='W'),
                       'val': np.random.random(5)})
>>> df
        date       val
0 2015-02-15  0.638522
1 2015-02-22  0.942384
2 2015-03-01  0.133111
3 2015-03-08  0.694020
4 2015-03-15  0.273877

>>> df[df.date > '2015-03-01']
        date       val
3 2015-03-08  0.694020
4 2015-03-15  0.273877

【讨论】：

谢谢。我没有意识到您可以简单地使用字符串作为时间戳列的条件。