Pandas DataFrame を日付範囲でフィルタリングする方法?

日付範囲による Pandas DataFrame のフィルタリング

データ分析における一般的なタスクの 1 つは、特定の日付範囲に基づいて DataFrame をフィルタリングすることです。 「日付」列を含む DataFrame があり、今後 2 か月以内の行を抽出する必要があるとします。推奨されるアプローチは次のとおりです。

.loc または .iloc を使用する

「date」列が DataFrame のインデックスである場合、ラベルに .loc を使用できます。 -ベースのインデックス付け、または位置インデックスの場合は .iloc。例:

df.loc['2023-03-01':'2023-04-30']

このコードは、「日付」インデックスが 2023 年 3 月 1 日から 4 月 30 日までの間にあるすべての行を返します。

「日付」列がそうでない場合インデックス

この場合、検討してください:

• 「日付」列をインデックスにする: .set_index() メソッドを使用して、「日付」列をインデックスに変換します。これにより、上で説明したように .loc または .iloc を使用できるようになります。
• 論理演算子を使用したフィルタリング: > を使用します。 (より大きい) および

df[(df['date'] > '2023-03-01') & (df['date'] < '2023-04-30')]

一般的な注意:

.loc および .iloc が優先され、.ix インデックス作成は非推奨であることに注意してください。 Pandas でのインデックス作成と選択の詳細については、回答セクションにあるドキュメントのリンクを参照してください。

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