如何使用python过滤时间序列或数据帧中的日期范围

Question

仍然是 Python 的新手，只是想学习这些东西。 感谢任何帮助。

现在，当我连接到 Alpha Vantage 时，我会获得所有日期的全部数据，看起来像这样

我找到了一些很好的指南来源，但我不断收到空数据框或错误

这是目前代码的样子

import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import datetime
from datetime import datetime as dt
from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
import numpy as np

stock_ticker = 'SPY'
api_key = open('/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/key').read()

ts = TimeSeries (key=api_key, output_format = "pandas")
data_daily, meta_data = ts.get_daily_adjusted(symbol=stock_ticker, outputsize ='full')
#data_date_changed = data[:'2019-11-29']

data = pd.DataFrame(data_daily)

df.loc[datetime.date(year=2014,month=1,day=1):datetime.date(year=2015,month=2,day=1)]

Answer 1

import datetime 
df.loc[datetime.date(year=2014,month=1,day=1):datetime.date(year=2014,month=2,day=1)]

根据我的经验，您不能在loc内部传递一个简单的字符串，而必须是一个日期时间对象。

Answer 2

答案是

stock_ticker = 'SPY'
api_key = 'apikeyddddd'

ts = TimeSeries (key=api_key, output_format = "pandas")
data_daily, meta_data = ts.get_daily_adjusted(symbol=stock_ticker, outputsize ='full')

test = data_daily[(data_daily.index > '2014-01-01') & (data_daily.index <= '2017-08-15')]

print(data_daily)
print(test)