如果日期在索引中，则简单地:

df['20160101':'20160301']

# 60 days from today
after_60d = pd.to_datetime('today').date() + datetime.timedelta(days=60)
# filter date col less than 60 days date
df[df['date_col'] < after_60d]

如果你想使用.query()方法，这是另一种解决方案。

它允许你使用编写可读的代码，如.query(f"{start} < MyDate < {end}")的权衡，.query()解析字符串，列值必须是熊猫日期格式(这样。query()也可以理解)

df = pd.DataFrame({
     'MyValue': [1,2,3],
     'MyDate': pd.to_datetime(['2021-01-01','2021-01-02','2021-01-03'])
})
start = datetime.date(2021,1,1).strftime('%Y%m%d')
end = datetime.date(2021,1,3).strftime('%Y%m%d')
df.query(f"{start} < MyDate < {end}")

(下面是@Phillip Cloud的评论，@Retozi的回答)

你可以通过这样做来选择时间范围:df.loc['start_date':'end_date']

如果您已经使用pd将字符串转换为日期格式。To_datetime你可以使用:

df = df [(df[日期]>”2018-01-01”)及(df[日期]<”2019-07-01”)

用pyjanitor怎么样

它有很酷的功能。

pip后安装pyjanitor

import janitor

df_filtered = df.filter_date(your_date_column_name, start_date, end_date)