다음 2개월 동안 날짜 범위별로 Pandas DataFrame을 필터링하는 방법은 무엇입니까?

날짜 범위별로 Pandas DataFrame 필터링

Pandas에서 시계열 데이터를 처리할 때 특정 날짜 범위를 기준으로 행을 필터링해야 하는 경우가 많습니다. 이 문서에서는 Pandas DataFrame을 효율적으로 필터링하여 다음 2개월 내의 행만 유지하는 방법에 대해 설명합니다.

날짜 열을 인덱스로

'date' 열이 DataFrame의 인덱스로 설정된 경우 , 레이블 기반 인덱싱 또는 위치 인덱싱을 사용하여 원하는 행을 추출할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 2개월 이내의 날짜가 있는 행을 선택하려면:

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

날짜 열이 인덱스가 아님

'날짜' 열이 인덱스가 아닌 경우 다음 두 가지 옵션이 있습니다.

1. 날짜 열을 인덱스로 변환: '날짜' 열을 일시적 또는 영구적으로 인덱스로 변환하여 데이터 액세스를 더 쉽고 효율적으로 만들 수 있습니다.
2. 부울 인덱싱 사용: 논리 연산 및 비교 연산자를 사용하여 '날짜' 열의 값을 기준으로 행을 필터링할 수 있습니다.

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

.ix 접근자는 더 이상 사용되지 않으며 대신 .loc 또는 .iloc를 사용하는 것이 좋습니다.

위 내용은 다음 2개월 동안 날짜 범위별로 Pandas DataFrame을 필터링하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!