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python - 无法在熊猫数据框中过滤日期

问题描述

我有一个 .csv 文件，其中包含多个列，其中一个被调用Date并且具有 2018 的日期值，如下所示：

在此处输入图像描述

此列的格式为Date.csv。

我将在我的源代码中执行以下操作：

import pandas as pd

# Load data
data_daily = pd.read_csv('Desktop/data_daily.csv', keep_default_na=True)

# Filter data_daily down to only October
data_daily = data_daily[(data_daily['Date'] > '01/10/2018') & (data_daily['Date'] < '31/10/2018')]

# Save as a new .csv file
data_daily.to_csv('Desktop/final.csv', index=False)

但是，最终的 .csv 文件包含所有日期，而不仅仅是我想要的日期。

我不知道这是否会有所不同，但请记住，有多行具有相同的日期。

我怎样才能解决这个问题？

标签： pythonpandas

解决方案

首先将解析列中的参数添加parse_dates到read_csv日期时间：

data_daily = pd.read_csv('Desktop/data_daily.csv',
                         keep_default_na=True, 
                         parse_dates=['Date'],
                         dayfirst=True)

然后使用您的解决方案或替代方案between将字符串转换为Timestamp：

s = pd.Timestamp('2018-10-01')
e = pd.Timestamp('2018-10-31')
data_daily = data_daily[data_daily['Date'].between(s, e, inclusive=False)]

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