Wie filtere ich Pandas-DataFrames nach Datum, um nur Zeilen innerhalb der nächsten zwei Monate zu behalten?

Pandas-DataFrames nach Datum filtern

In diesem Szenario stoßen Sie auf einen Pandas-DataFrame, der eine „Datums“-Spalte enthält. Ihr Ziel besteht darin, Zeilen mit Daten herauszufiltern, die außerhalb der nächsten zwei Monate liegen, und nur diejenigen beizubehalten, die innerhalb dieses Zeitrahmens liegen.

Methodischer Ansatz

Um dieses Ziel effektiv zu erreichen , berücksichtigen Sie die folgenden Methoden:

1. Label-basierte Indizierung:Wenn die Wenn die Spalte „Datum“ als Index festgelegt ist, können Sie .loc für die labelbasierte Indizierung verwenden. Zum Beispiel:

df.loc['2014-01-01':'2014-02-01']

2. Positionsindizierung: Alternativ kann .iloc für die Positionsindizierung verwendet werden.

3. Spaltenkonvertierung: Wenn die Spalte „Datum“ nicht der Index ist, können Sie dies tun entweder:

   a. Machen Sie es zum Index (vorübergehend oder dauerhaft für Zeitreihendaten).

   b. Nutzen Sie den folgenden Filter:

df[(df['date'] > '2013-01-01') & (df['date'] < '2013-02-01')]

Zusätzliche Überlegungen

Beachten Sie, dass .ix jetzt veraltet ist. Weitere Einblicke in die Indizierung in Pandas DataFrames finden Sie in der Dokumentation unter http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#indexing-selection.

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