Python의 특정 날짜 범위 내에서 DataFrame 행을 효율적으로 선택하는 방법은 무엇입니까?

날짜 범위 내에서 DataFrame 행 선택

Python에서 DataFrame은 표 형식 데이터를 저장하고 조작하기 위한 강력한 도구입니다. 일반적으로 발생하는 작업 중 하나는 지정된 날짜 범위를 기준으로 행을 필터링하는 것입니다. 이를 수행하기 위해 다음 옵션이 있습니다.

방법 1: 부울 마스크 사용

DataFrame에 datetime64[ns] 데이터 유형의 날짜 열이 포함된 경우, 원하는 범위에 속하는 행을 선택하기 위해 부울 마스크를 만들 수 있습니다. 범위:

# 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>방법 2: DatetimeIndex 설정</strong></p><p>또 다른 효율적인 접근 방식은 날짜 열을 DataFrame의 인덱스로 설정하여 DatetimeIndex를 생성하는 것입니다.</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]

이 방법은 날짜 기반 선택이 빈번한 경우에 특히 유용합니다. 부울 마스크를 사용합니다.

예:

다음 DataFrame을 고려하세요.

>>> 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

2021년 6월에 대한 행을 선택하려면, 다음 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다.

방법 1: 부울 마스크

mask = (df['date'] > '2021-06-01') & (df['date'] <p><strong>방법 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']

두 방법 모두 다음 하위 DataFrame을 반환합니다.

>>> 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

위 내용은 Python의 특정 날짜 범위 내에서 DataFrame 행을 효율적으로 선택하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!