Wie filtere ich DataFrame-Zeilen effizient nach Datumsbereich?

DataFrame-Zeilen innerhalb eines angegebenen Datumsbereichs abfragen

Diese Frage befasst sich mit der Herausforderung, Zeilen innerhalb eines bestimmten Datumsbereichs aus einem DataFrame zu extrahieren, der Folgendes enthält: Datumsspalte. Die bereitgestellte Lösung bietet zwei Ansätze, um dies zu erreichen.

Methode 1: Verwenden einer booleschen Maske

Um diese Methode zu übernehmen, stellen Sie sicher, dass „Datum“ in Ihrem DataFrame ein darstellt Serie mit dtype datetime64[ns]. Führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Erstellen Sie eine boolesche Maske: Geben Sie start_date- und end_date-Parameter an, die datetime.datetimes, np.datetime64s, pd.Timestamps oder datetime-Zeichenfolgen sein können. Erstellen Sie eine boolesche Maske, die für Zeilen, die die Datumsbereichskriterien erfüllen, als „True“ ausgewertet wird.
2. Unterdatenrahmen auswählen: Verwenden Sie df.loc[mask], um die Zeilen zu extrahieren, die die Maskenbedingung erfüllen . Um den vorhandenen DataFrame zu überschreiben, wenden Sie alternativ die Maske als df = df.loc[mask] an.

Methode 2: Zuweisen eines DatetimeIndex

Optimal für In Szenarien mit häufigen Datumsauswahlen umfasst dieser Ansatz das Festlegen der Datumsspalte als index:

1. DatetimeIndex festlegen: Konvertieren Sie die Datumsspalte mit df.set_index(['date']) in einen DatetimeIndex.
2. Zeilen auswählen nach Datum: Nutzen Sie df.loc[start_date:end_date], um Zeilen basierend auf dem Datumsbereich zu filtern. Beachten Sie, dass sowohl Startdatum als auch Enddatum in dieser Auswahl enthalten sind.

Beispiel:

Beachten Sie unter Verwendung des in der Antwort bereitgestellten Codes die folgende Abbildung:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2023-03-01', periods=10)})
df['value'] = np.random.randn(10)

# Boolean Mask Approach
start_date = '2023-03-03'
end_date = '2023-03-08'
mask = (df['date'] > start_date) & (df['date'] <= end_date)
df_subset = df.loc[mask]

# DatetimeIndex Approach
df = df.set_index('date')
df_subset = df.loc[start_date:end_date]

Dies würde zwei DataFrames ergeben, die Zeilen enthalten, die dem angegebenen Datumsbereich entsprechen.

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