python – 选择两个日期之间的DataFrame行
内容导读
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内容图文
我正在从csv创建一个DataFrame,如下所示：
stock = pd.read_csv('data_in/' + filename + '.csv', skipinitialspace=True)
DataFrame有一个日期列.有没有办法创建一个新的DataFrame(或只是覆盖现有的DataFrame),它只包含日期值在指定日期范围内或两个指定日期值之间的行？
解决方法:
有两种可能的解决方案：
>使用布尔掩码,然后使用df.loc [mask]
>将日期列设置为DatetimeIndex,然后使用df [start_date：end_date]
使用布尔掩码：
确保df [‘date’]是具有dtype datetime64 [ns]的系列：
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
制作一个布尔掩码. start_date和end_date可以是datetime.datetimes,
np.datetime64s,pd.Timestamps,甚至是datetime字符串：
#greater than the start date and smaller than the end date
mask = (df['date'] > start_date) & (df['date'] <= end_date)
选择子DataFrame：
df.loc[mask]
或重新分配给df
df = df.loc[mask]
例如,
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.random((200,3)))
df['date'] = pd.date_range('2000-1-1', periods=200, freq='D')
mask = (df['date'] > '2000-6-1') & (df['date'] <= '2000-6-10')
print(df.loc[mask])
产量
0 1 2 date
153 0.208875 0.727656 0.037787 2000-06-02
154 0.750800 0.776498 0.237716 2000-06-03
155 0.812008 0.127338 0.397240 2000-06-04
156 0.639937 0.207359 0.533527 2000-06-05
157 0.416998 0.845658 0.872826 2000-06-06
158 0.440069 0.338690 0.847545 2000-06-07
159 0.202354 0.624833 0.740254 2000-06-08
160 0.465746 0.080888 0.155452 2000-06-09
161 0.858232 0.190321 0.432574 2000-06-10
如果您要按日期进行大量选择,可能会更快地设置
date列为索引优先.然后,您可以使用日期选择行
df.loc [起始日期：END_DATE].
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.random((200,3)))
df['date'] = pd.date_range('2000-1-1', periods=200, freq='D')
df = df.set_index(['date'])
print(df.loc['2000-6-1':'2000-6-10'])
产量
0 1 2
date
2000-06-01 0.040457 0.326594 0.492136 # <- includes start_date
2000-06-02 0.279323 0.877446 0.464523
2000-06-03 0.328068 0.837669 0.608559
2000-06-04 0.107959 0.678297 0.517435
2000-06-05 0.131555 0.418380 0.025725
2000-06-06 0.999961 0.619517 0.206108
2000-06-07 0.129270 0.024533 0.154769
2000-06-08 0.441010 0.741781 0.470402
2000-06-09 0.682101 0.375660 0.009916
2000-06-10 0.754488 0.352293 0.339337
虽然Python列表索引,例如seq [start：end]包括start但不是end,相反,Pandas df.loc [start_date：end_date]包含结果中的两个端点(如果它们在索引中).但是start_date和end_date都不能在索引中.
另请注意,您可以使用pd.read_csv has a parse_dates parameter将日期列解析为datetime64s.因此,如果使用parse_dates,则不需要使用df [‘date’] = pd.to_datetime(df [‘date’]).
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – 选择两个日期之间的DataFrame行全部内容，希望文章能够帮你解决python – 选择两个日期之间的DataFrame行所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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