날짜 범위별로 Pandas DataFrame을 필터링하는 방법은 무엇입니까?

날짜 범위별로 Pandas DataFrame 필터링

데이터 분석의 일반적인 작업 중 하나는 특정 날짜 범위를 기준으로 DataFrame을 필터링하는 것입니다. '날짜' 열이 있는 DataFrame이 있고 다음 2개월 이내에 행을 추출해야 한다고 가정해 보겠습니다. 권장되는 접근 방식은 다음과 같습니다.

.loc 또는 .iloc 사용

'date' 열이 DataFrame의 인덱스인 경우 레이블에 .loc를 사용할 수 있습니다. 기반 인덱싱 또는 위치 인덱싱의 경우 .iloc. 예:

df.loc['2023-03-01':'2023-04-30']

이 코드는 '날짜' 인덱스가 2023년 3월 1일부터 4월 30일 사이에 있는 모든 행을 반환합니다.

'날짜' 열이 다음이 아닌 경우 인덱스

이 경우, 고려 사항:

• 'date' 열을 인덱스로 만들기: .set_index() 메서드를 사용하여 'date' 열을 인덱스로 변환합니다. 이렇게 하면 위에서 설명한 대로 .loc 또는 .iloc를 사용할 수 있습니다.
• 논리 연산자를 사용하여 필터링: > (보다 큼) 및 < (보다 작음) 연산자를 &(논리적 AND)와 함께 사용하여 날짜를 비교하고 DataFrame을 필터링합니다. 예:

df[(df['date'] > '2023-03-01') & (df['date'] < '2023-04-30')]
일반 참고 사항:
.ix 인덱싱은 더 이상 사용되지 않으며 .loc 및 .iloc를 선호합니다. Pandas의 인덱싱 및 선택에 대한 자세한 내용은 답변 섹션에 제공된 문서 링크를 참조하세요.

위 내용은 날짜 범위별로 Pandas DataFrame을 필터링하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!