Python で特定の日付範囲内の DataFrame 行を効率的に選択する方法は?

日付範囲内の DataFrame 行の選択

Python では、DataFrame は表形式データを保存および操作するための強力なツールです。よく発生するタスクの 1 つは、指定された日付範囲に基づいて行をフィルター処理することです。これを実現するには、次のオプションがあります。

方法 1: ブール マスクを使用する

DataFrame に datetime64[ns] データ型の日付列が含まれる場合、ブールマスクを作成して、目的の範囲内にある行を選択できます。 range:

# 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>方法 2: DatetimeIndex を設定する</strong></p><p>もう 1 つの効率的な方法は、日付列を DataFrame のインデックスとして設定し、DatetimeIndex を作成することです。 🎜></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]

このメソッドは、他の方法と比べてパフォーマンスが速いため、頻繁に日付ベースの選択を行う場合に特に便利です。

例:

次の DataFrame について考えます:

>>> 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

2021 年 6 月の行を選択するには、どちらかの方法を使用できます:

方法 1: ブール値Mask

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

どちらのメソッドも次のサブデータフレームを返します:

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