今後 2 か月の日付範囲で Pandas DataFrame をフィルタリングする方法は?

日付範囲による Pandas DataFrame のフィルタリング

Pandas で時系列データを扱う場合、多くの場合、特定の日付範囲に基づいて行をフィルタリングする必要があります。この記事では、Pandas DataFrame を効率的にフィルタリングして、今後 2 か月以内の行のみを保持する方法について説明します。

インデックスとしての日付列

「日付」列が DataFrame のインデックスとして設定されている場合では、ラベルベースのインデックスまたは位置インデックスを使用して、必要な行を抽出できます。たとえば、今後 2 か月以内の日付を含む行を選択するには:

df.loc['2023-03-01':'2023-04-30']  # Label-based indexing
df.iloc[pd.date_range('2023-03-01', '2023-04-30', freq='D').index]  # Positional indexing

Date Column Not as Index

「日付」列がインデックスではない場合、次の 2 つのオプションがあります。

1. 日付列をインデックスに変換: 「日付」列を一時的または永続的にインデックスに変換して、データ アクセスをより簡単かつ効率的にすることができます。
2. ブール型インデックスを使用する: 論理演算と比較演算子を使用して、「日付」列の値に基づいて行をフィルタリングできます:

df[(df['date'] >= '2023-03-01') & (df['date'] <= '2023-04-30')]

.ix アクセサーはこれは非推奨となっており、代わりに .loc または .iloc を使用することをお勧めします。

以上が今後 2 か月の日付範囲で Pandas DataFrame をフィルタリングする方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。