Wie filtere ich einen Pandas-DataFrame basierend auf einem Datumsbereich?

Barbara Streisand
Freigeben: 2024-11-11 02:17:02
Original
362 Leute haben es durchsucht

How to Filter a Pandas DataFrame Based on a Date Range?

Auswählen von Zeilen in einem DataFrame basierend auf dem Datumsbereich

Das Filtern eines Pandas DataFrame basierend auf Datumsangaben ist eine häufige Aufgabe in der Datenanalyse. In diesem Artikel untersuchen wir zwei Ansätze zum Filtern eines DataFrame, um nur Zeilen mit Datumsangaben innerhalb eines bestimmten Bereichs, insbesondere der nächsten zwei Monate ab dem aktuellen Datum, beizubehalten.

Filtern nach Beschriftung oder Positionsindizierung

Wenn die Spalte „Datum“ als Index des DataFrame konfiguriert ist, können Sie das .loc-Attribut für die labelbasierte Indizierung oder .iloc für die Positionsindizierung verwenden. Wenn Ihr geplanter Datumsbereich beispielsweise vom 1. Januar 2014 bis zum 1. Februar 2014 reicht, können Sie den folgenden Code verwenden:

df.loc['2014-01-01':'2014-02-01']
Nach dem Login kopieren

Filtern nach logischen Bedingungen

In Fällen, in denen die Spalte „Datum“ nicht der Index ist, haben Sie zwei Möglichkeiten. Erstens können Sie es vorübergehend oder dauerhaft als Index festlegen. Zweitens können Sie logische Bedingungen mithilfe boolescher Operatoren anwenden. Dies kann mit dem folgenden Code erreicht werden:

df[(df['date'] > '2013-01-01') & (df['date'] < '2013-02-01')]
Nach dem Login kopieren

In diesem Beispiel wird die Spalte „Datum“ mit zwei Datumsangaben verglichen: „01.01.2013“ und „01.02.2013“. Der resultierende DataFrame enthält nur die Zeilen, in denen das Datum in den angegebenen Bereich fällt.

Hinweis: Es ist wichtig, geeignete Datumsformate zu verwenden und sicherzustellen, dass die Werte in der Spalte „Datum“ übereinstimmen in einem gültigen Datumsformat. Darüber hinaus ist .ix veraltet und sollte nicht mehr verwendet werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie filtere ich einen Pandas-DataFrame basierend auf einem Datumsbereich?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php.cn
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Neueste Artikel des Autors
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage