Comment filtrer les DataFrames Pandas par date au cours des deux prochains mois ?

Filtrer les DataFrames Pandas sur les dates

Problème :

Vous souhaitez extraire des lignes d'un DataFrame qui se situent dans une plage de dates spécifique, à l’exclusion des dates en dehors de cette plage. Dans ce cas, vous devez conserver les lignes dans les deux prochains mois.

Solution :

Il existe plusieurs approches pour filtrer les DataFrames Pandas en fonction des dates :

1. Indexation basée sur l'index (si la colonne « date » est l'index) :

• Utilisez .loc pour l'indexation basée sur les étiquettes afin de sélectionner des lignes dans une plage de dates :

df.loc['2023-04-01':'2023-06-01']

• Utilisez .iloc pour l'indexation positionnelle si 'date' n'est pas l'index mais est une colonne :

df.iloc[start_index:end_index]  # Select rows by position

2. Indexation non basée sur un index (si la colonne « date » n'est pas l'index) :

• Définir temporairement « date » comme index ou de manière permanente si elle représente des données de séries chronologiques :

df.set_index('date', inplace=True)

• Utilisez l'indexation booléenne pour filtrer les lignes :

df[(df['date'] > '2023-04-01') & (df['date'] < '2023-06-01')]

Remarque :

• . ix est obsolète.
• Pour plus d'informations et des exemples, reportez-vous à la documentation Pandas : [Indexation](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#indexing-selection )

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!