Bagaimana untuk Menapis Pandas DataFrames mengikut Julat Tarikh?

Patricia Arquette
Lepaskan: 2024-11-10 18:40:02
asal
656 orang telah melayarinya

How to Filter Pandas DataFrames by Date Ranges?

Menapis DataFrames Panda mengikut Julat Tarikh

Satu tugas biasa dalam analisis data ialah menapis DataFrame berdasarkan julat tarikh tertentu. Katakan anda mempunyai DataFrame dengan lajur 'tarikh' dan anda perlu mengekstrak baris dalam masa dua bulan akan datang. Berikut ialah pendekatan yang disyorkan:

Menggunakan .loc atau .iloc

Jika lajur 'tarikh' ialah indeks DataFrame, anda boleh menggunakan .loc untuk label pengindeksan berasaskan atau .iloc untuk pengindeksan kedudukan. Contohnya:

df.loc['2023-03-01':'2023-04-30']
Salin selepas log masuk

Kod ini mengembalikan semua baris yang indeks 'tarikh' jatuh antara 1 Mac dan 30 April 2023.

Jika Lajur 'tarikh' Bukan Indeks

Dalam kes ini, pertimbangkan:

  • Menjadikan lajur 'tarikh' sebagai indeks: Tukar lajur 'tarikh' kepada indeks menggunakan kaedah .set_index(). Ini akan membolehkan anda menggunakan .loc atau .iloc seperti yang diterangkan di atas.
  • Menapis menggunakan operator logik: Gunakan > (lebih besar daripada) dan < (kurang daripada) pengendali bersama & (logik DAN) untuk membandingkan tarikh dan menapis DataFrame. Contohnya:
df[(df['date'] > '2023-03-01') & (df['date'] < '2023-04-30')]

Nota Am:

Sila ambil perhatian bahawa pengindeksan .ix ditamatkan dan memihak kepada .loc dan .iloc. Untuk butiran lanjut tentang pengindeksan dan pemilihan dalam Panda, sila rujuk pautan dokumentasi yang disediakan di bahagian jawapan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menapis Pandas DataFrames mengikut Julat Tarikh?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan