Comment filtrer les DataFrames Pandas par plages de dates ?

Filtrage des DataFrames Pandas par plages de dates

Une tâche courante dans l'analyse des données consiste à filtrer un DataFrame en fonction de plages de dates spécifiques. Supposons que vous ayez un DataFrame avec une colonne « date » et que vous deviez extraire des lignes dans les deux prochains mois. Voici les approches recommandées :

Utilisation de .loc ou .iloc

Si la colonne 'date' est l'index du DataFrame, vous pouvez utiliser .loc pour l'étiquette -indexation basée sur ou .iloc pour l'indexation positionnelle. Par exemple :

Ce code renvoie toutes les lignes où l'index « date » se situe entre le 1er mars et le 30 avril 2023.

Si la colonne « date » n'est pas l'Index

Dans ce cas, considérez :

• Faire de la colonne « date » l'index : Convertissez la colonne « date » en index à l'aide de la méthode .set_index(). Cela vous permettra d'utiliser .loc ou .iloc comme décrit ci-dessus.
• Filtrage à l'aide d'opérateurs logiques : Utilisez l'option > (supérieur à) et < Opérateurs (inférieur à) en conjonction avec & (ET logique) pour comparer les dates et filtrer le DataFrame. Par exemple :

Note générale :

Veuillez noter que l'indexation .ix est obsolète au profit de .loc et .iloc. Pour plus de détails sur l'indexation et la sélection dans Pandas, veuillez vous référer au lien de documentation fourni dans la section réponse.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!