选择指定日期范围内的数据框行
问题:
如何创建来自 CSV 文件的新 DataFrame,仅包含日期在指定范围内或两个之间的行
解决方案 1:使用布尔掩码
确保 DataFrame 的日期列是具有 datetime64[ns] 数据类型的 Series。通过将日期与开始日期和结束日期进行比较来创建布尔掩码。使用此掩码选择行,然后创建一个新的 DataFrame 或覆盖现有的 DataFrame。
示例:
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) mask = (df['date'] > start_date) & (df['date'] <p><strong>解决方案 2:使用DatetimeIndex</strong></p><p>将日期列转换为 DatetimeIndex。这允许您使用 df.loc[start_date:end_date] 按日期选择行。</p><p><strong>示例:</strong></p><pre class="brush:php;toolbar:false">import pandas as pd df['date'] = pd.date_range('2000-1-1', periods=200, freq='D') df = df.set_index(['date']) df_filtered = df.loc['2000-6-1':'2000-6-10']
附加说明:
- 您不必同时包含开始日期和结束日期
- pd.read_csv 有一个 parse_dates 参数,可用于在读取时解析日期列。
以上是如何在 Python 中按日期范围过滤 DataFrame 行?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python不是严格的逐行执行,而是基于解释器的机制进行优化和条件执行。解释器将代码转换为字节码,由PVM执行,可能会预编译常量表达式或优化循环。理解这些机制有助于优化代码和提高效率。

可以使用多种方法在Python中连接两个列表:1.使用 操作符,简单但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但会修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可读性;4.使用itertools.chain函数,内存效率高但需额外导入;5.使用列表解析,优雅但可能过于复杂。选择方法应根据代码上下文和需求。

有多种方法可以合并Python列表:1.使用 操作符,简单但对大列表不内存高效;2.使用extend方法,内存高效但会修改原列表;3.使用itertools.chain,适用于大数据集;4.使用*操作符,一行代码合并小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,适用于大数据集和性能要求高的场景;6.使用append方法,适用于小列表但效率低。选择方法时需考虑列表大小和应用场景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循环用于遍历可迭代对象,while循环用于条件满足时重复执行操作。1)for循环示例:遍历列表并打印元素。2)while循环示例:猜数字游戏,直到猜对为止。掌握循环原理和优化技巧可提高代码效率和可靠性。

要将列表连接成字符串,Python中使用join()方法是最佳选择。1)使用join()方法将列表元素连接成字符串,如''.join(my_list)。2)对于包含数字的列表,先用map(str,numbers)转换为字符串再连接。3)可以使用生成器表达式进行复杂格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。4)处理混合数据类型时,使用map(str,mixed_list)确保所有元素可转换为字符串。5)对于大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增强效率和通用性。


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