Wie wählt man in Python effizient DataFrame-Zeilen innerhalb eines bestimmten Datumsbereichs aus?

DataFrame-Zeilen innerhalb eines Datumsbereichs auswählen

In Python sind DataFrames ein leistungsstarkes Werkzeug zum Speichern und Bearbeiten von Tabellendaten. Eine häufig anzutreffende Aufgabe ist das Filtern von Zeilen basierend auf einem bestimmten Datumsbereich. Um dies zu erreichen, haben wir die folgenden Optionen:

Methode 1: Verwenden einer Booleschen Maske

Wenn Ihr DataFrame eine Datumsspalte mit dem Datentyp datetime64[ns] enthält, Sie können eine boolesche Maske erstellen, um Zeilen auszuwählen, die in den gewünschten Bereich fallen:

# Ensure date column is a datetime64 series
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) 

# Create a boolean mask
mask = (df['date'] > start_date) & (df['date'] <p><strong>Methode 2: Einen DatetimeIndex festlegen</strong></p><p>Ein weiterer effizienter Ansatz besteht darin, die Datumsspalte als Index des DataFrame festzulegen und so einen DatetimeIndex zu erstellen:</p><pre class="brush:php;toolbar:false">df = df.set_index(['date'])

# Select rows using index slicing
sub_df = df.loc[start_date:end_date]

Diese Methode ist besonders nützlich für häufige Fälle Datumsbasierte Auswahlen, da sie im Vergleich zur Verwendung eines booleschen Werts eine schnellere Leistung bieten Maske.

Beispiel:

Betrachten Sie den folgenden DataFrame:

>>> df
            value  date
0          0.2   2021-06-01
1          0.3   2021-06-05
2          0.4   2021-06-10
3          0.5   2021-06-15

Um Zeilen für den Monat Juni 2021 auszuwählen, können wir beides verwenden Methode:

Methode 1: Boolean Maske

mask = (df['date'] > '2021-06-01') & (df['date'] <p><strong>Methode 2: DatetimeIndex</strong></p><pre class="brush:php;toolbar:false">df = df.set_index(['date'])
sub_df = df.loc['2021-06-01':'2021-06-30']

Beide Methoden geben den folgenden Unterdatenrahmen zurück:

>>> sub_df
            value  date
0          0.2   2021-06-01
1          0.3   2021-06-05
2          0.4   2021-06-10
3          0.5   2021-06-15

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