使用日期時間列切片數據框（Python - Pandas）

Question

通過 loc 和 iloc 方法，Pandas 允許我們對數據幀進行切片。 盡管如此，當列是日期時間對象時，我仍然無法做到這一點。

例如，假設由以下代碼生成的數據幀：

d = {'col1': [1], 'col2': [2],'col3': [3]}
df = pd.DataFrame(data=d)
dates = ['01-01-2001','02-02-2002','03-03-2003']
dates = pd.to_datetime(dates).date
df.columns= dates

讓我們嘗試通過 dfloc 對 dataframe 的前兩列進行切片：

df.loc[0,'01-01-2001':'02-02-2002']

我們得到以下 TypeError:'<' not supported between 'datetime.date' 和 'str' 實例

這怎么可能解決？

Answer 1

您可以從之前創建的列表中調用日期，並且不會出錯。

d = {'col1': [1], 'col2': [2],'col3': [3]}
df = pd.DataFrame(data=d)
dates = ['01-01-2001','02-02-2002','03-03-2003']
dates = pd.to_datetime(dates).date
df.columns= dates

df.loc[0,dates[0]:dates[1]]

這里有兩種不同的格式。 堅持一種格式很重要。 從列表中調用有效，因為它保證格式是相同的。 但正如您所說，您需要能夠使用任何日期，以便第二個更適合您。

>>>dates = pd.to_datetime(dates).date
>>>print("With .date")
With .date
>>>print(dates)
[datetime.date(2001, 1, 1) datetime.date(2002, 2, 2)
 datetime.date(2003, 3, 3)]

>>>dates = pd.to_datetime(dates)
>>>print("Without .date")
Without .date
>>>print(dates)
DatetimeIndex(['2001-01-01', '2002-02-02', '2003-03-03'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

Answer 2

    df.iloc[0,[0,1]]

使用 iloc 或 loc，但在第二個參數中給出列名作為該列的索引，並且您正在傳遞字符串，只需給出索引

Answer 3

從該行上方捎帶@Ch3steR 評論應該可以工作。

dates = pd.to_datetime(dates)

那時，日期轉換應該允許您根據下面列出的日期為該范圍內的列建立索引。 只需確保結束日期稍微超出您嘗試捕獲的結束日期即可。

# Return all rows in columns between date range 1/1/2001 and 2/3/2002
df.loc[:, '1/1/2001':'2/3/2002']

   2001-01-01  2002-02-02
0           1           2