在特定条件下过滤Pandas列？

Question

I have a pandas dataframe that looks like 我有一个看起来像的熊猫数据框

                 Start Time
0       2017-06-23 15:09:32
1       2017-05-25 18:19:03
2       2017-01-04 08:27:49
3       2017-03-06 13:49:38
4       2017-01-17 14:53:07
5       2017-06-26 09:01:20
6       2017-05-26 09:41:44
7       2017-01-21 14:28:38
8       2017-04-20 16:08:51

I want to filter out the ones with month == 06 . 我想用month == 06过滤掉那些。 So it would be the row 1 and 5. I know how to filter it out for column that has only few categories, but in this case, if it's a date, I need to parse the date and check the month. 因此，它将是第1行和第5行。我知道如何将其过滤掉，以使该列仅包含几个类别，但是在这种情况下，如果是日期，则需要解析日期并检查月份。 But I am not sure how to do it with pandas. 但是我不确定如何用熊猫来做。 Please help. 请帮忙。

Answer 1

Using 使用

#df['Start Time']=pd.to_datetime(df['Start Time'])
df1=df[df['Start Time'].dt.month==6].copy()

在特定条件下过滤Pandas列？

问题描述

1 个解决方案

解决方案1
2 已采纳 2018-11-15 02:34:26

在特定条件下过滤Pandas列？

问题描述

1 个解决方案

解决方案1 2 已采纳 2018-11-15 02:34:26

解决方案1
2 已采纳 2018-11-15 02:34:26