Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Bagaimana untuk Menapis DataFrame Pandas Berdasarkan Julat Tarikh?

Bagaimana untuk Menapis DataFrame Pandas Berdasarkan Julat Tarikh?

Barbara Streisand
Barbara Streisandasal
2024-11-11 02:17:02430semak imbas

How to Filter a Pandas DataFrame Based on a Date Range?

Memilih Baris dalam DataFrame Berdasarkan Julat Tarikh

Menapis Pandas DataFrame berdasarkan tarikh ialah tugas biasa dalam analisis data. Dalam artikel ini, kami akan meneroka dua pendekatan untuk menapis DataFrame untuk mengekalkan hanya baris dengan tarikh dalam julat tertentu, khususnya dua bulan seterusnya dari tarikh semasa.

Menapis mengikut Label atau Pengindeksan Kedudukan

Jika lajur "tarikh" dikonfigurasikan sebagai indeks DataFrame, anda boleh menggunakan atribut .loc untuk pengindeksan berasaskan label atau .iloc untuk pengindeksan kedudukan. Sebagai contoh, jika julat tarikh yang anda inginkan menjangkau dari 1 Januari 2014 hingga 1 Februari 2014, anda boleh menggunakan kod berikut:

df.loc['2014-01-01':'2014-02-01']

Penapisan mengikut Keadaan Logik

Dalam kes di mana lajur "tarikh" bukan indeks, anda mempunyai dua pilihan. Pertama, anda boleh menetapkannya secara sementara atau kekal sebagai indeks. Kedua, anda boleh menggunakan syarat logik menggunakan pengendali boolean. Ini boleh dicapai menggunakan kod berikut:

df[(df['date'] > '2013-01-01') & (df['date'] < '2013-02-01')]

Dalam contoh ini, lajur 'tarikh' sedang dibandingkan dengan dua tarikh: '2013-01-01' dan '2013-02-01'. DataFrame yang terhasil akan merangkumi hanya baris yang tarikhnya berada dalam julat yang ditentukan.

Nota: Adalah penting untuk menggunakan format tarikh yang sesuai dan memastikan bahawa nilai dalam lajur "tarikh" adalah dalam format tarikh yang sah. Selain itu, .ix ditamatkan dan tidak boleh digunakan lagi.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menapis DataFrame Pandas Berdasarkan Julat Tarikh?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn