无法在熊猫数据框中过滤日期

Question

我有一个 .csv 文件，其中包含多个列，其中一个称为Date并且具有 2018 的日期值，如下所示：

此列的 .csv 格式为Date 。

我将在我的源代码中执行以下操作：

import pandas as pd

# Load data
data_daily = pd.read_csv('Desktop/data_daily.csv', keep_default_na=True)

# Filter data_daily down to only October
data_daily = data_daily[(data_daily['Date'] > '01/10/2018') & (data_daily['Date'] < '31/10/2018')]

# Save as a new .csv file
data_daily.to_csv('Desktop/final.csv', index=False)

但是，最终的 .csv 文件包含所有日期，而不仅仅是我想要的日期。

我不知道这是否有区别，但请记住，有多条线路具有相同的日期。

我怎样才能解决这个问题？

Answer 1

首先在read_csv添加参数parse_dates来解析列到日期时间：

data_daily = pd.read_csv('Desktop/data_daily.csv',
                         keep_default_na=True, 
                         parse_dates=['Date'],
                         dayfirst=True)

然后使用您的解决方案或替代用between用字符串转换为Timestamp ：

s = pd.Timestamp('2018-10-01')
e = pd.Timestamp('2018-10-31')
data_daily = data_daily[data_daily['Date'].between(s, e, inclusive=False)]