データフレーム行を日付範囲で効率的にフィルタリングする方法

指定された日付範囲内のデータフレーム行をクエリする

この質問は、データフレームから特定の日付範囲内の行を抽出するという課題に対処します。日付列。提供されているソリューションでは、これを実現するための 2 つのアプローチが提供されています。

方法 1: ブール マスクを使用する

この方法を採用するには、DataFrame の 'date' がdtype datetime64[ns] のシリーズ。次の手順を実行します:

1. ブール マスクを作成します: start_date パラメーターと end_date パラメーター (datetime.datetimes、np.datetime64s、pd.Timestamps、または datetime 文字列) を指定します。日付範囲基準を満たす行に対して True と評価されるブール マスクを構築します。
2. Select Sub-DataFrame: df.loc[mask] を使用して、マスク条件に合格する行を抽出します。 。あるいは、既存の DataFrame を上書きするには、マスクを df = df.loc[mask] として適用します。

方法 2: DatetimeIndex を割り当てる

頻繁に日付を選択するシナリオの場合、このアプローチには日付列をIndex:

1. Set DatetimeIndex: df.set_index(['date']) を使用して日付列を DatetimeIndex に変換します。
2. 行の選択by Date: df.loc[start_date:end_date] を利用して、日付範囲。 start_date と end_date の両方がこの選択に含まれることに注意してください。

例:

応答で提供されたコードを利用して、次の図を考慮してください。

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]

これにより、指定された日付に対応する行を含む 2 つの DataFrame が生成されます。範囲。

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