如何按日期范围过滤 Pandas DataFrame 行？

检索指定日期范围内的 DataFrame 行

问题：

从包含以下内容的 CSV 文件创建 Pandas DataFrame日期栏。任务是仅提取日期值落在指定日期范围内或两个指定日期之间的行。

解决方案：

有两种方法可以实现此目的:

选项 1：布尔值掩码

1. 确保日期列采用 datetime64[ns] 格式。
2. 使用日期范围条件创建布尔掩码。
3. 选择所需的行使用df.loc[mask].

示例：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'])

start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-02-28'

mask = (df['date'] >= start_date) & (df['date'] <= end_date)
df_filtered = df.loc[mask]

选项 2：DatetimeIndex

1. 设置日期列作为 DataFrame 的索引。
2. 使用df.loc[start_date : end_date] 检索所需的行。

示例：

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'])
df = df.set_index(['date'])

df_filtered = df.loc[start_date : end_date]

注意： 如果在读取 CSV 时使用了 parse_dates ，不需要将日期列转换为 datetime64。

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