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python - 日期范围内的 DataFrame 选择返回无行

问题描述

我正在遵循 SO 上通常推荐的流程，将 DataFrame 合并到我计划用于分析的样本选择中，但在使用过程中的某个地方pd.date_range以及日期之间的选择中，数据丢失，列标题为唯一存在的数据。

这是我的变量：

custom_date_start = '2018-01-01'

custom_date_end= '2018-10-31'

sheet_date = 'date'

df_clean # raw data table

表简述：

display(df_clean.head(3))
display(df_clean.tail(3))

# output

date    b_clicks    b_leads b_sals
2   1/1/2018    72  6   5
3   1/2/2018    232 9   7
4   1/3/2018    255 23  17
date    b_clicks    b_leads b_sals
729 12/29/2019          
730 12/30/2019          
731 12/31/2019

样品选择：

date_range = pd.date_range(custom_date_start, custom_date_end)

print(date_range)

display(df_clean.head(1))
display(df_clean.tail(1))

df_clean_test = df_clean[(df_clean[sheet_date] > custom_date_start) & (df_clean[sheet_date] <= custom_date_end)]

display(df_clean_test.head(1))
display(df_clean_test.tail(1))

# output

DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04',
               '2018-01-05', '2018-01-06', '2018-01-07', '2018-01-08',
               '2018-01-09', '2018-01-10',
               ...
               '2018-10-22', '2018-10-23', '2018-10-24', '2018-10-25',
               '2018-10-26', '2018-10-27', '2018-10-28', '2018-10-29',
               '2018-10-30', '2018-10-31'],
              dtype='datetime64[ns]', length=304, freq='D')
date    b_clicks    b_leads b_sals # df_clean
2   1/1/2018    72  6   5
date    b_clicks    b_leads b_sals # df_clean
731 12/31/2019          
date    b_clicks    b_leads b_sals # df_clean_test
date    b_clicks    b_leads b_sals # df_clean_test

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

您的逻辑是正确的，但问题在于比较。

考虑这个例子，

df1 = pd.DataFrame({'Date': {0: '26/1/2016 ', 1: '27/1/2016 '}})
df1

输出：

      Date
0   26/1/2016
1   27/1/2016

其他数据框，

date_range = pd.date_range('2016-01-26', '2016-01-27')
df2 = pd.DataFrame({'Date': date_range})
df2

输出：

    Date
0   2016-01-26
1   2016-01-27

让我们比较不同格式的日期，

print(df2['Date'] == df1['Date'])

输出：

0    False
1    False
Name: Date, dtype: bool

现在，更正Datedf1的格式，

df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'])
df1

输出：

       Date
0   2016-01-26
1   2016-01-27

让我们再次比较两个数据框的日期，

print(df1['Date'] == df2['Date'])

输出：

0    True
1    True
Name: Date, dtype: bool

在您的示例中，dateindf_clean的格式不正确，因此相比之下，所有值均为 false 且不返回任何行。

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