删除 pandas 中 dataframe 的日期时间列中具有特定日期的行

Question

我必须删除第一列日期中日期为“2019-10-07”的行。

我创建了一个date1列，它从第一列中提取确切的日期，然后应用代码，

df2 = df2[df2['date1'] != '2019-10-07']. 

我必须创建这个date1列，因为它在问题中被提及。 数据框的链接如下：

https://drive.google.com/file/d/1vTKoaQ2rtpup5gPXjmQIavG5v4owNRvk/view?usp=sharing

 import pandas as pd
 import numpy as np
 df2=pd.read_csv('TCS.csv').sort_values(by='Date') 
 date1 = pd.to_datetime(df2['Date'], format='%Y/%m/%d,%H:%M:%S', 
 errors='coerce') #few rows were having a diff date format
 date2 = pd.to_datetime(df2.loc[date1.isna(), 'Date'], format='%d-%m- 
 %Y,%H:%M:%S')
 df2['Date'] = date1.fillna(date2)                    
 df2['date1'] = pd.to_datetime(df2['Date'], format= '%Y/%m/%d').dt.date             
 df2['time1'] = pd.to_datetime(df2['Date'], format= '%Y/%m/%d').dt.time

 df2 = df2[df2['date1'] != '2019-10-07']

编码

df2 = df2[df2['date1'] == '2019-10-07'] 

与新的 dataframe 单独应用时正在工作。 但不在此代码中

Answer 1

即使您的值是 datetime.date 类型，您也正在检查字符串是否相等。 尝试以下操作：

df2[df2['date1'] != pd.to_datetime('2019-10-07',format = '%Y-%m-%d').date()]