Comment filtrer un DataFrame Pandas en fonction d'une plage de dates ?

Sélection de lignes dans un DataFrame en fonction d'une plage de dates

Filtrer un DataFrame Pandas en fonction des dates est une tâche courante dans l'analyse des données. Dans cet article, nous explorerons deux approches pour filtrer un DataFrame afin de conserver uniquement les lignes dont les dates se situent dans une plage spécifiée, en particulier les deux prochains mois à compter de la date actuelle.

Filtrage par étiquette ou indexation de position.

Si la colonne "date" est configurée comme index du DataFrame, vous pouvez utiliser l'attribut .loc pour l'indexation basée sur les étiquettes ou .iloc pour l'indexation positionnelle. Par exemple, si la plage de dates prévue s'étend du 1er janvier 2014 au 1er février 2014, vous pouvez utiliser le code suivant :

df.loc['2014-01-01':'2014-02-01']

Filtrage par conditions logiques

Dans les cas où la colonne "date" n'est pas l'index, vous avez deux options. Tout d’abord, vous pouvez le définir temporairement ou définitivement comme index. Deuxièmement, vous pouvez appliquer des conditions logiques à l'aide d'opérateurs booléens. Ceci peut être réalisé en utilisant le code suivant :

df[(df['date'] > '2013-01-01') & (df['date'] < '2013-02-01')]

Dans cet exemple, la colonne « date » est comparée à deux dates : « 2013-01-01 » et « 2013-02-01 ». Le DataFrame résultant inclura uniquement les lignes où la date se situe dans la plage spécifiée.

Remarque : Il est important d'utiliser des formats de date appropriés et de s'assurer que les valeurs de la colonne « date » sont dans un format de date valide. De plus, .ix est obsolète et ne doit plus être utilisé.

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