當我的日期列不是Python中的索引時，如何基於日期對數據框進行子集設置？

Question

我有一個帶有日期列（不是索引）的大型數據集，其日期格式為%Y-%m-%d %H:%M:%S 。

我想創建該數據框的季度子集，即數據框dfQ1將包含日期在月份[1和4]之間的所有行， dfQ2將包含日期在月[5和8]之間的所有行，等等...子集的標頭與主數據幀的標頭相同。

我怎樣才能做到這一點？

謝謝！

Answer 1

我將添加一個包含季度信息的新列，即：

from datetime import datetime
date_format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
date_to_qtr = lambda dt: 1 + (datetime.strptime(dt, date_format).month-1) // 3
df['qtr'] = df['date'].apply(date_to_qtr)

（使用floordiv功能）。 然后在新列上建立索引：

dfQ1 = df[df.qtr == 1]
dfQ2 = df[df.qtr == 2]
dfQ3 = df[df.qtr == 3]
dfQ4 = df[df.qtr == 4]

或者，那時您可以只使用groupby df.groupby("qtr") （請參閱docs ）。

Answer 2

使用熊貓，您可以先創建一個datetime列，然后使用date / time Quarter屬性創建一個Quarter列：

from datetime import datetime
date_format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
df['datetime'] = [datetime.strptime(dt, date_format) for dt in df['date']]
df['quarter'] = [dt.quarter for dt in df['datetime']]

在這里，您可以使用groupby（ df.groupby('quarter') ）或通過建立索引來對數據df.groupby('quarter')進行子集化：

dfQ1 = df[df.quarter == 1]
dfQ2 = df[df.quarter == 2]
dfQ3 = df[df.quarter == 3]
dfQ4 = df[df.quarter == 4]

Answer 3

假設您正在使用熊貓。

dfQ1 = df [（df.date> Qstartdate）＆（df.date <Qenddate）]