獲取匹配日期的DataFrame行

Question

假設我有以下DataFrame：

df = pd.DataFrame({'item': ['Subway', 'Pasta', 'Chipotle'],
                   'cost': [10, 5, 9],
                   'date': ['2017-12-01', '2017-11-01', '2017-10-01']})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')

我能夠在2017-10獲得所有物品（在這種情況下，只有一件）：

print(df.set_index('date')['2017-10'])

根據pandas文檔和SO答案 ，我應該能夠使用以下命令獲取2017-10至2017-11所有項目（在這種情況下為2個項目），但是我得到的是一個空的DataFrame：

print(df.set_index('date')['2017-10':'2017-11'])

知道我在這里做錯了嗎（我正在使用pandas版本0.21.0 ）？

此外，有沒有一種有效的方法來獲取2017-10和2017-12所有商品（跳過2017-11 ）？ 我想出了以下解決方案，但不必像這樣創建新列：

df['month'] = df['date'].dt.month
df['year'] = df['date'].dt.year
print(df[((df.month==10) & (df.year==2017) | (df.month==12) & (df.year==2017))])

Answer 1

我顛倒了我搜索物品的順序，所以：

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'item': ['Subway', 'Pasta', 'Chipotle'],
                   'cost': [10, 5, 9],
                   'date': ['2017-12-01', '2017-11-01', '2017-10-01']})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')

print(df.set_index('date')['2017-11':'2017-10'])

對於您的“約會”，它從高到低。 通過切換它們，我得到了以下輸出：

            cost      item
date                      
2017-11-01     5     Pasta
2017-10-01     9  Chipotle

Answer 2

首先將set_index()與DatetimeIndex 。 然后，您可以使用所需的索引方法。

df.set_index(pd.DatetimeIndex(df.date), inplace=True)

df.sort_index().loc['2017-10':'2017-11']

            cost       date      item
date                                 
2017-10-01     9 2017-10-01  Chipotle
2017-11-01     5 2017-11-01     Pasta

關於第二個問題，一旦擁有DatetimeIndex ，您還可以訪問month屬性。

df.loc[df.index.month.isin([10,12])]

            cost       date      item
date                                 
2017-12-01    10 2017-12-01    Subway
2017-10-01     9 2017-10-01  Chipotle

（對於第二部分，也要按年份編制索引，請添加& df.index.year == 2017 ）

Answer 3

另一種方法可能是使用布爾索引。

在這里，您提供了必須為true的語句才能返回行。

對於第二個問題，這將是：

df_October_and_December = df.ix[((df['date'] >= '2017-10-01') & (df['date'] <= '2017-10-31')) | ((df['date'] >= '2017-12-01') & (df['date'] <= '2017-12-31')) ,:]

您想要的更優雅的版本是：

df_October_and_December = df.ix[(df['date'].dt.month.isin([10,12])) ,:]

考慮到它的靈活性，我傾向於使用.ix引用，如果應用程序允許的話，我會完善為.loc或.iloc。